TAWFN
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
- Northeastern University (China)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 23 September 2024
- Auteurs
- Lu Meng, Xiaoran Wang
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 function prediction
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.
- Données d'entraînement
- tokens
PDBset Training = 36,629 * 0.8 = 29,303 AFset Training = 42,427 Total = 29,303 + 42,427 = 71,730
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 x 10^14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: Estimated * 71,000 samples, batch size 64 → 1,100 batches/epoch * 0.5s/batch → 9 min/epoch * 100 epochs → 15 hours (54,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 x 10^14 FLOPs/s × 1 GPU × 54,000s × 0.4 = 3.456 x 10^18 FLOPs
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 GeForce RTX 3090
- Chips utilisés
- 1
- Consommation d'énergie
- 379 W
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
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- TAWFN: A Deep Learning Framework for Protein Function Prediction
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Background
TAWFN was published by Northeastern University (China), in China, in September 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein function prediction.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc on ne peut y accéder que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Entraînement et provenance
Training it took roughly 3.5 × 10¹⁸ FLOP of computation, on NVIDIA GeForce RTX 3090 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Réponses
TAWFN — Questions fréquentes
Who created TAWFN?
TAWFN was published by Northeastern University (China), based in China, categorised as academia.
When was TAWFN released?
TAWFN was published in September 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 TAWFN used for?
TAWFN works in Biology, and is recorded as handling protein function prediction. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train TAWFN?
Around 3.5 × 10¹⁸ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 3090. 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 TAWFN?
None. TAWFN 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 TAWFN open source?
The licensing for TAWFN 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 TAWFN have?
No parameter count has been published for TAWFN, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.