METL-Global
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 17 April 2024
- Auteurs
- Sam Gelman, Bryce Johnson, Chase Freschlin, Sameer D’Costa, Anthony Gitter, Philip A. Romero
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 50M
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 30
New estimate, Global only: 30M * 200 residues = 6000000000 Combined data 50M variants (20M + 30M) × 200 residues = 10 billion (1.0e10) tokens 20M from METL-Local 30M from METL-Global (148 proteins × 200k variants) Average sequence length: 200 residues Final estimate: 1.0e10 tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Chips utilisés
- 4
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 25
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Biophysics-based protein language models for protein engineering
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
METL-Global a été publié par University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Réponses
METL-Global — questions courantes
METL-Global— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
METL-Global— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
METL-Global— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 50M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
METL-Global— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
METL-Global— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
METL-Global— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.