pKALM
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
- Hokkaido University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Japan
- Publié
- 19 September 2024
- Auteurs
- Shijie Xu, Akira Onoda
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 property prediction
- Modèle de base
- ESM2-35M
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
- 5.1M
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 130
Loaded checkpoint and counted parameters.
Two datasets were used: "The revised data set now includes 1,450 pKa values for 165 wild-type proteins and 262 pKa values for 47 mutant proteins." "These data sets, derived from references containing experimen- tal pI values, comprise 119,092 peptide pI values and 2,324 protein pI values." Total assuming avg 300 tokens per example: (1450+165+262+47+119092+2324)*300=37002000
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.
- Comment cela a été établi
- Operation counting
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 GeForce RTX 3090 Ti
- Chips utilisés
- 2
- Consommation d'énergie
- 1.8 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
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Accurate and Rapid Prediction of Protein pKa: Protein Language Models Reveal the Sequence-pKa Relationship
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
pKALM a été publié par Hokkaido University, dans le pays enregistré comme Japan, durant September 2024. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein property prediction.
Il s'appuie sur ESM2-35M. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
pKALM — questions courantes
pKALM— qui l'a créé ?
Il a été publié par Hokkaido University, basé sur Japan, une organisation catégorisée comme academia.
pKALM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 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.
pKALM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein property prediction. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
pKALM— 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.
pKALM— 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.
pKALM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 5.1M. Loaded checkpoint and counted parameters. 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.
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.