AbGPT
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 9 September 2024
- Szerzők
- Desmond Kuan, Amir Barati Farimani
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein design
- Alapmodell
- ProtGPT2
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 734M
- Képzési adatok
- 6,840,000,000 tokens
- Epochok
- 5
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT dataset in tokens: 57000000*120=6840000000
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 4.3 × 10²¹ FLOP
Finetuned ProtGPT2 on 57M sequences with average length of ~120 (Figure 6) FT compute: 734000000*6840000000*5*6=1.506168e+20 Base model compute: 4.1e+21 Total: 4.2506168e+21
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA RTX A6000
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
MIT license: https://github.com/deskk/AbGPT
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- AbGPT: De Novo Antibody Design via Generative Language Modeling
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
AbGPT ki lett adva által Carnegie Mellon University (CMU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik ProtGPT2. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA RTX A6000. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 6,840,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
AbGPT — gyakori kérdések
AbGPT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AbGPT— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
AbGPT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA RTX A6000. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
AbGPT— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
AbGPT— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
AbGPT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 734M. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
AbGPT— Ki készítette ezt?
Kiadta Carnegie Mellon University (CMU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..