ProtT3
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- Singapore, China, Japan
- Publicado
- 21 May 2024
- Autores
- Zhiyuan Liu, An Zhang, Hao Fei, Enzhi Zhang, Xiang Wang, Kenji Kawaguchi, Tat-Seng Chua
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 question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1.6B
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 60
Table 12
430,595 + 422,315 + 3,360,000 = 4,212,910 datapoints 4,212,910 × 300 = 1,263,873,000 tokens Final estimate: 1.3 billion tokens Exact numbers from Table 2 430595*(336+48)+422315*(338+101)+3359693*(291+10)=1362012358
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100,NVIDIA V100
- Chips utilizados
- 6
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 34
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- ProtT3: Protein-to-Text Generation for Text-based Protein Understanding
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
ProtT3 fue publicado por National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University, en el país registrado como Singapore, durante May 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein question answering.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Respuestas
ProtT3 — preguntas comunes
ProtT3— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
ProtT3— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
ProtT3— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
ProtT3— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
ProtT3— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.6B. Table 12. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
ProtT3— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por National University of Singapore,University of Science and Technology of China (USTC),Hokkaido University, basado en Singapore, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.