OmniGenome
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
- University of Exeter
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 15 July 2024
- Szerzők
- Heng Yang, Ke Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
- 186M
- Képzési adatok
- tokens
54.2 billion tokens = 54.2 x 10^9 = 54,200,000,000 tokens
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
- 3.4 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA RTX 4090 GPUs (3.30×10¹⁴ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 3 weeks (directly provided) = 1,814,400 seconds (3 weeks × 7 days × 24 hours × 3600 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 3.30×10¹⁴ FLOP/s × 8 GPUs × 1,814,400 seconds × 0.4 = 1.9×10²¹ FLOPs Alternative: 6*54.2B*186M=60487200000000000000 Geometric Mean: 339006902584593356472
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 4090
- Használt chipek
- 8
- Teljesítményfogyasztás
- 7.1 kW
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 5
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- OmniGenome: Aligning RNA Sequences with Secondary Structures in Genomic Foundation Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
OmniGenome ki lett adva által University of Exeter, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt July 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 3.4 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 4090. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
OmniGenome — gyakori kérdések
OmniGenome— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
OmniGenome— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
OmniGenome— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.4 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 4090. 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.
OmniGenome— 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.
OmniGenome— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
OmniGenome— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 186M. 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.
OmniGenome— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Exeter, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, 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..