LLPS
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- InstaDeep
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 24 May 2024
- Autores
- Benoit Gaujac, Jérémie Donà, Liviu Copoiu, Timothy Atkinson, Thomas Pierrot, Thomas D. Barrett
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 344M
- Datos de entrenamiento
- 1,209,000,000 tokens
- Épocas
- 250
70 million total structural tokens = 310,000 protein structures x ~225 tokens/structure = 7.0 x 10^7 tokens
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v4
- Chips usados
- 128
- Consumo de energía
- 86.0 kW
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
- Citations
- 17
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Learning the Language of Protein Structure
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Background
LLPS was published by InstaDeep, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in May 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Qué se utilizó para construirlo
Around 1,209,000,000 tokens went into training it.
Respuestas
LLPS — Preguntas frecuentes
When was LLPS released?
LLPS was published in May 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is LLPS used for?
LLPS works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run LLPS?
None. LLPS is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is LLPS open source?
The licensing for LLPS was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does LLPS have?
LLPS has 344M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created LLPS?
LLPS was published by InstaDeep, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.