ProGen
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
- Salesforce Research,Stanford University
- Tipo de organización
- Industry,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 13 March 2020
- Autores
- Ali Madani, Bryan McCann, Nikhil Naik, Nitish Shirish Keskar, Namrata Anand, Raphael R. Eguchi, View ORCID ProfilePo-Ssu Huang, Richard Socher
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 generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Approach
- Self-supervised learning
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
- 1.2B
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 5
"We train a 1.2B-parameter language model, ProGen, on ∼280M protein sequences"
1,049B from Table 9 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.05.547496v1
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
- 3.7 × 10²⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware,Third-party estimation
Our model was implemented in TensorFlow (Abadi et al., 2016) and trained with a global batch size of 64 distributed across 256 cores of a Cloud TPU v3 Pod for 1M iterations. Training took approximately two weeks using Adagrad (Duchi et al., 2011) 4.00E+12*256*60**2*24*14*0.3 = 3.7e20 7.6E+21 FLOPs from Table 9 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.05.547496v1
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
- Likely
- Citations
- 315
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- ProGen: Language Modeling for Protein Generation
- Última actualización
- 1 January 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
ProGen was published by Salesforce Research,Stanford University, in United States of America, in March 2020. The organisation is categorised as industry,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
Training it took roughly 3.7 × 10²⁰ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Respuestas
ProGen — Preguntas frecuentes
When was ProGen released?
ProGen was published in March 2020. 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 ProGen used for?
ProGen works in Biology, and is recorded as handling protein generation, Proteins, 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.
How much compute was used to train ProGen?
Around 3.7 × 10²⁰ FLOP. 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 ProGen?
None. ProGen 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.
¿Es ProGen de código abierto?
The licensing for ProGen 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 ProGen have?
ProGen has 1.2B parameters. "We train a 1.2B-parameter language model, ProGen, on ∼280M protein sequences". 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 ProGen?
ProGen was published by Salesforce Research,Stanford University, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
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.