DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)
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
- Tongji University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 2 January 2023
- Szerzők
- Ying He , Qinhu Zhang , Siguo Wang , Zhanheng Chen , Zhen Cui , Zhen-Hao Guo, and De-Shuang Huang
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
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"The pre-training of Human genome language model is resource-intensive (about 7-10 days on 2 NVIDIA TITAN X GPU)." Assuming FP32 and 30% utilization Estimate: (10*24*3600) s * 6.7e12 FLOP/s * 2 * 0.3 = 3.5e18
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA TITAN Xp
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open source
MIT for code. not sure there are weights here? https://github.com/Deep-Bioinfo/DFLM
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 7
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Predicting the Sequence Specificities of DNA-Binding Proteins by DNA Fine-Tuned Language Model With Decaying Learning Rates
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM) ki lett adva által Tongji University, az országban rögzítve mint China, alatt January 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik 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.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 3.5 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA TITAN Xp. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM) — gyakori kérdések
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— 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.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— Ki készítette ezt?
Kiadta Tongji University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— 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.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— 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.
DNA Fine-Tuned Language Model (DFLM)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.5 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA TITAN Xp. 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.
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..