DARK
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
- University College London (UCL)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 28 January 2022
- Szerzők
- Lewis Moffat, Shaun M. Kandathil, David T. Jones
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation, Proteins
- Megközelítés
- Unsupervised
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
- 50,000,000 tokens
500,000 sequences × 100 amino acids = 50,000,000 data points
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
- 9.7 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"Rounding up to the nearest day, if we were to re-perform DARK from nothing to having a trained DARK3 it would take 12 days when parallelized across ten V100 GPUS. Of that time, model training constitutes just over 3 days and only requires 1 GPU" 3 * 24 * 3600 * 125 teraFLOP/s * 0.3 (utilization) = 9.7e18
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 29
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Design in the DARK: Learning Deep Generative Models for De Novo Protein Design
- Utoljára frissítve
- 1 December 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
DARK ki lett adva által University College London (UCL), az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt January 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation, Proteins.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 9.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 50,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
DARK — gyakori kérdések
DARK— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 9.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.
DARK— 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.
DARK— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
DARK— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DARK— Ki készítette ezt?
Kiadta University College London (UCL), alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
DARK— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DARK— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation, Proteins. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..