LLPS
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- InstaDeep
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Kiadva
- 24 May 2024
- Szerzők
- Benoit Gaujac, Jérémie Donà, Liviu Copoiu, Timothy Atkinson, Thomas Pierrot, Thomas D. Barrett
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- 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 meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 344M
- Képzési adatok
- 1,209,000,000 tokens
- Epókák
- 250
70 million total structural tokens = 310,000 protein structures x ~225 tokens/structure = 7.0 x 10^7 tokens
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Felhasznált chipek
- 128
- Energiafogyasztás
- 86.0 kW
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Confident
- Citations
- 17
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning the Language of Protein Structure
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentek a számok
Background
LLPS was published by InstaDeep, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in May 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Mi került a megépítésébe
Around 1,209,000,000 tokens went into training it.
Válaszok
LLPS — Gyakran ismételt kérdések
When was LLPS released?
LLPS was published in May 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 LLPS used for?
LLPS works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run LLPS?
None. LLPS 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 LLPS open source?
The licensing for LLPS 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 LLPS have?
LLPS has 344M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created LLPS?
LLPS was published by InstaDeep, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.