ProtChatGPT
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
- University of Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU)
- Tipo de organización
- Academia,Academia
- País
- Australia, China
- Publicado
- 15 February 2024
- Autores
- Chao Wang, Hehe Fan, Ruijie Quan, Yi Yang
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
- Modelo base
- Llama 3-8B
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
- 8B
- Datos de entrenamiento
- tokens
Stage 1: - Proteins: 549,000 × 500 = 2.745 × 10⁸ - Descriptions: 549,000 × 50 = 2.745 × 10⁷ - Total: 2.745 × 10⁸ + 2.745 × 10⁷ = 3.0195 × 10⁸ Stage 2: - Proteins: 143,508 × 500 = 7.1754 × 10⁷ - Descriptions: 143,508 × 50 = 7.1754 × 10⁶ - Total: 7.1754 × 10⁷ + 7.1754 × 10⁶ = 7.892 × 10⁷ Final Total: 3.0195 × 10⁸ + 7.892 × 10⁷ = 3.8087 × 10⁸
Entrenamiento de computación
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 7.2 × 10²³ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
- Fine-tuning compute
- 3.5 × 10¹⁹ FLOP
GPU hours: 86400s*9.9e+14*2*0.4=6.8e+19 6ND: 6*8000000000*380000001=18240000048000000000 GMean(1.8e+19,6.8e+19)=3.5e+19 Base model: 7.2e+23 Total: 720035320120906900000000
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Chips usados
- 2
- Tiempo en tiempo real
- 24 hours
- Consumo de energía
- 2.8 kW
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
"Code and our pre-trained model will be publicly available" as of May'25 I cannot find it
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Registrar confianza
- Confident
- Citas
- 23
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- ProtChatGPT: Towards Understanding Proteins with Large Language Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Background
ProtChatGPT was published by University of Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU), in Australia, in February 2024. It comes out of academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein question answering.
It is derived from Llama 3-8B rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Qué se utilizó para construirlo
Producing it required around 7.2 × 10²³ FLOP of arithmetic, on NVIDIA H100 SXM5 80GB, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Respuestas
ProtChatGPT — Preguntas frecuentes
What is ProtChatGPT used for?
ProtChatGPT works in Biology, and is recorded as handling protein question answering. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train ProtChatGPT?
Around 7.2 × 10²³ FLOP, on NVIDIA H100 SXM5 80GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run ProtChatGPT?
None. ProtChatGPT 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 ProtChatGPT open source?
No. ProtChatGPT has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does ProtChatGPT have?
ProtChatGPT has 8B 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 ProtChatGPT?
ProtChatGPT was published by University of Technology Sydney,Zhejiang University (ZJU), based in Australia, categorised as academia,Academia.
When was ProtChatGPT released?
ProtChatGPT was published in February 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.
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.