InstructPLM
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
- Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Nanjing University,Tsinghua University,Alibaba,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
- Ország
- China, Hong Kong
- Közölt
- 20 April 2024
- Szerzők
- Jiezhong Qiu, Junde Xu, Jie Hu, Hanqun Cao, Liya Hou, Zijun Gao, Xinyi Zhou, Anni Li, Xiujuan Li, Bin Cui, Fei Yang, Shuang Peng, Ning Sun, Fangyu Wang, Aimin Pan, Jie Tang, Jieping Ye, Junyang Lin, Jin Tang, Xingxu Huang, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation, Protein folding 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.
- Paraméterek
- 89.1M
- Képzési adatok
- 5,407,200 tokens
- Epochok
- 200
Table 2
InstructPLM Training Data Points: - Training Proteins: 18,024 - Avg Sequence Length: 300 - Total Tokens = 18,024 × 300 = 5,407,200 ≈ 5.4 × 10^6 data points
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 4
- Teljesítményfogyasztás
- 3.2 kW
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 13
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- InstructPLM: Aligning Protein Language Models to Follow Protein Structure Instructions
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
InstructPLM ki lett adva által Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Nanjing University,Tsinghua University,Alibaba,Chinese University of Hong Kong (CUHK), az országban rögzítve mint China, alatt April 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation, Protein folding prediction.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 5,407,200 szöveg tokenjei
Válaszok
InstructPLM — gyakori kérdések
InstructPLM— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 89.1M. 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.
InstructPLM— Ki készítette ezt?
Kiadta Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Nanjing University,Tsinghua University,Alibaba,Chinese University of Hong Kong (CUHK), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Industry,Academia.
InstructPLM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
InstructPLM— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation, Protein folding prediction. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
InstructPLM— 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.
InstructPLM— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..