ProSST
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
- Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 17 May 2024
- Szerzők
- Mingchen Li, Pan Tan, Xinzhu Ma, Bozitao Zhong, Huiqun Yu, Ziyi Zhou, Wanli Ouyang, Bingxin Zhou, Liang Hong, Yang Tan
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
- 110M
- Képzési adatok
- tokens
Explicitly denoted in Table 2
18.8M structures × 300 residues per structure = 5.64B data points ≈ 5.6B data points
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
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"All ProSST models is trained on a DGX-A800 GPU (8×80G) server in BF16 precision for about a month." 8*77970000000000*0.4*1month=646714368000000000000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A800 PCIe 40 GB
- Használt chipek
- 8
- Fali óra idő
- 720 hours (30 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 4.0 kW
"All ProSST models is trained [...] for about a month."
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 57
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ProSST: Protein Language Modeling with Quantized Structure and Disentangled Attention
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ProSST ki lett adva által Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, az országban rögzítve mint China, alatt May 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 6.5 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
ProSST — gyakori kérdések
ProSST— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
ProSST— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.5 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A800 PCIe 40 GB. 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.
ProSST— 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.
ProSST— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ProSST— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 110M. Explicitly denoted in Table 2. 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.
ProSST— Ki készítette ezt?
Kiadta Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
ProSST— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..