ProLLaMA
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
- Peking University,Peng Cheng Laboratory
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 26 February 2024
- Auteurs
- Liuzhenghao Lv, Zongying Lin, Hao Li, Yuyang Liu, Jiaxi Cui, Calvin Yu-Chian Chen, Li Yuan, Yonghong Tian
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 question answering
- Modèle de base
- Llama 2-7B
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
- 7B
- Données d'entraînement
- tokens
52,807,283 sequences × 300 residues/sequence = 15,842,184,900 tokens ≈ 1.6 × 10^10 tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 8.4 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA RTX A6000 GPUs (3.87e13 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: Provided directly - Stage 1: 6 days, Stage 2: 5 days (Total: 11 days = 950,400 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: (8 GPUs × 3.87e13 FLOP/s/GPU) × 950,400 seconds × 0.4 utilization = 1.2e20 FLOPs (Stage 1: 1.603e20 + Stage 2: 1.338e20) × 0.4 = 1.2e20 FLOPs Base model: 8.4e+22 total : 84120000000000000000000
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.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA RTX A6000
- Chips utilisés
- 8
- Temps en temps réel
- 264 hours (11 days)
- Consommation d'énergie
- 4.7 kW
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
- Confident
- Citations
- 84
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ProLLaMA: A Protein Language Model for Multi-Task Protein Language Processing
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
ProLLaMA a été publié par Peking University,Peng Cheng Laboratory, dans le pays enregistré comme China, durant February 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 question answering.
Il s'appuie sur Llama 2-7B. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 8.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA RTX A6000. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
ProLLaMA — questions courantes
ProLLaMA— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 7B. 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.
ProLLaMA— qui l'a créé ?
Il a été publié par Peking University,Peng Cheng Laboratory, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
ProLLaMA— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
ProLLaMA— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein question answering. 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.
ProLLaMA— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 8.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA RTX A6000. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
ProLLaMA— 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.
ProLLaMA— 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.
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.