Protst
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
- Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Intel Labs,HEC Montreal,CIFAR AI Research
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Industry,Academia,Research collective
- Ország
- Canada, United States of America
- Közölt
- 28 January 2023
- Szerzők
- Minghao Xu, Xinyu Yuan, Santiago Miret, Jian Tang
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.
- Képzési adatok
- tokens
Total Datapoints = (553,052 pairs × 450 residues/pair) + (553,052 pairs × 50 tokens/pair) = 248,873,400 + 27,652,600 = 276,526,000 (2.765e+8)
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
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 4x NVIDIA Tesla V100 GPUs (1.30 x 10^14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 69,131 seconds (≈19.2 hours) - estimated from 20 epochs, 553,052 samples, batch size 16, assuming 0.1s per step 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.30 x 10^14 FLOP/s × 4 GPUs × 69,131s × 0.4 = 1.44 x 10^19 FLOPs
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 124
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ProtST: Multi-Modality Learning of Protein Sequences and Biomedical Texts
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Protst ki lett adva által Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Intel Labs,HEC Montreal,CIFAR AI Research, az országban rögzítve mint Canada, alatt January 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Industry,Academia,Research collective.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 1.4 × 10¹⁹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Protst — gyakori kérdések
Protst— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Protst— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Protst— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.4 × 10¹⁹ FLOP. 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.
Protst— 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.
Protst— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Protst— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Protst— Ki készítette ezt?
Kiadta Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Intel Labs,HEC Montreal,CIFAR AI Research, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Industry,Academia,Research collective.
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..