CLR_ESP
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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
- Kansas State University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 16 August 2024
- Szerzők
- Zhenjiao Du, Weiming Fu, Xiaolong Guo, Doina Caragea, Yonghui Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Enzyme substrate pair prediction
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 815,728 tokens
- Epochok
- 500
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
- 2.1 × 10¹⁷ FLOP
3*60*60*65130000000000*0.3=2.110212e+17
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla T4
- Használt chipek
- 1
- Fali óra idő
- 3 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 76 W
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (non-commercial)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
"The datasets and codes used to generate the results of this paper are available from https://github.com/dzjxzyd/CLR_ESP" no clear license
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CLR_ESP: Improved enzyme-substrate pair prediction using contrastive learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
CLR_ESP ki lett adva által Kansas State University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása enzyme substrate pair prediction.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.1 × 10¹⁷ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla T4. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 815,728 szöveg tokenjei
Válaszok
CLR_ESP — gyakori kérdések
CLR_ESP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.1 × 10¹⁷ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla T4. 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.
CLR_ESP— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
CLR_ESP— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
CLR_ESP— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
CLR_ESP— Ki készítette ezt?
Kiadta Kansas State University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
CLR_ESP— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CLR_ESP— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot enzyme substrate pair prediction. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
CLR_ESP— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
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..