ProstT5
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
- Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Ország
- Germany, Korea (Republic of), United States of America
- Közölt
- 24 March 2024
- Szerzők
- Michael Heinzinger, Konstantin Weissenow, Joaquin Gomez Sanchez, Adrian Henkel, Milot Mirdita, Martin Steinegger, Burkhard Rost
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
- 3B
- Képzési adatok
- tokens
Number of samples = 34M Tokens per sequence = 238 Total = 34,000,000 × 238 = 8,092,000,000 tokens ≈ 8.1B
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
- 3.1 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA A100 GPUs (3.12e14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: Directly provided - 36 days total (10 days pre-training + 26 days translation training) = 3,110,400 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 3.12e14 FLOP/s × 8 GPUs × 3,110,400s × 0.4 = 3.1e21 FLOPs
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
- 8
- Fali óra idő
- 864 hours (36 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 6.3 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
- 212
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Bilingual Language Model for Protein Sequence and Structure
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ProstT5 ki lett adva által Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan, az országban rögzítve mint Germany, alatt March 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,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 képzés futás körülbelül 3.1 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
ProstT5 — gyakori kérdések
ProstT5— Ki készítette ezt?
Kiadta Technical University of Munich,Seoul National University,Institute for Advanced Study,TUM School of Life Sciences Weihenstephan, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia.
ProstT5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ProstT5— 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.
ProstT5— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
ProstT5— 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.
ProstT5— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ProstT5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3B. 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.
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..