MIF-ST
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
- Microsoft Research,OpenBioML,University of Chicago
- Szervezet típusa
- Industry,Research collective,Academia
- Ország
- United States of America, Multinational
- Közölt
- 26 October 2022
- Szerzők
- Kevin K Yang, Niccolò Zanichelli, Hugh Yeh
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Proteins, Protein generation
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
42M × 300 = 42,000,000 × 300 = 12,600,000,000 = 1.26e10 datapoints
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
- 2.5 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 200x NVIDIA V100 GPUs with 1.30×10^14 FLOP/s per GPU 2. Training duration: Estimated 4 weeks based on "multiple weeks" phrase (4 weeks × 7 days × 24 hours × 3600 seconds = 2,419,200 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.30×10^14 FLOP/s × 200 GPUs × 2.4192×10^6 seconds × 0.4 = 2.5×10^22 FLOP
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 113
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Masked inverse folding with sequence transfer for protein representation learning
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
MIF-ST ki lett adva által Microsoft Research,OpenBioML,University of Chicago, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Research collective,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins, Protein generation.
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 2.5 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
MIF-ST — gyakori kérdések
MIF-ST— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
MIF-ST— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.5 × 10²² 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.
MIF-ST— 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.
MIF-ST— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
MIF-ST— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
MIF-ST— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft Research,OpenBioML,University of Chicago, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Research collective,Academia.
MIF-ST— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..