ProLLaMA
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
- Peking University,Peng Cheng Laboratory
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 26 February 2024
- Szerzők
- Liuzhenghao Lv, Zongying Lin, Hao Li, Yuyang Liu, Jiaxi Cui, Calvin Yu-Chian Chen, Li Yuan, Yonghong Tian
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein question answering
- Alapmodell
- Llama 2-7B
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
- 7B
- Képzési adatok
- tokens
52,807,283 sequences × 300 residues/sequence = 15,842,184,900 tokens ≈ 1.6 × 10^10 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
- 8.4 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA RTX A6000 GPUs (3.87e13 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: Provided directly - Stage 1: 6 days, Stage 2: 5 days (Total: 11 days = 950,400 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: (8 GPUs × 3.87e13 FLOP/s/GPU) × 950,400 seconds × 0.4 utilization = 1.2e20 FLOPs (Stage 1: 1.603e20 + Stage 2: 1.338e20) × 0.4 = 1.2e20 FLOPs Base model: 8.4e+22 total : 84120000000000000000000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA RTX A6000
- Használt chipek
- 8
- Fali óra idő
- 264 hours (11 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 4.7 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
- 84
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ProLLaMA: A Protein Language Model for Multi-Task Protein Language Processing
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ProLLaMA ki lett adva által Peking University,Peng Cheng Laboratory, az országban rögzítve mint China, alatt February 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein question answering.
Ez alapoz. Llama 2-7B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.4 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA RTX A6000. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
ProLLaMA — gyakori kérdések
ProLLaMA— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 7B. 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.
ProLLaMA— Ki készítette ezt?
Kiadta Peking University,Peng Cheng Laboratory, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
ProLLaMA— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ProLLaMA— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
ProLLaMA— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.4 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA RTX A6000. 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.
ProLLaMA— 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.
ProLLaMA— 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..