ProTrek
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Westlake University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 3 June 2024
- Auteurs
- Jin Su, Xibin Zhou, Xuting Zhang, Fajie Yuan
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Modèle de base
- ESM2-650M
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 930M
- Données d'entraînement
- tokens
40M examples Step 1: 14M (Swiss-Prot) + 25M (UniRef50) ≈ 40M examples Step 2: 512 (sequence) + 512 (structure) + 100 (text) = 1,124 tokens per example Step 3: 40,000,000 × 1,124 = 4.496 × 10¹⁰ tokens Final result: 4.496 × 10¹⁰ tokens
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 20
- Consommation d'énergie
- 15.8 kW
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 1
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ProTrek: Navigating the Protein Universe through Tri-Modal Contrastive Learning
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Where it came from
ProTrek was published by Westlake University, in China, in June 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Its starting point was ESM2-650M — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Réponses
ProTrek — Questions fréquentes
What GPU do I need to run ProTrek?
None. ProTrek 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 ProTrek open source?
The licensing for ProTrek 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 ProTrek have?
ProTrek has 930M 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 ProTrek?
ProTrek was published by Westlake University, based in China, categorised as academia.
When was ProTrek released?
ProTrek was published in June 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 ProTrek used for?
ProTrek works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.