Pro-PRIME
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
- Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology,Shanghai Tech University,Guangzhou Inernational Bio Island,Chinese Academy of Sciences,Shanghai Academy of Experimental Medicine
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 28 October 2024
- Szerzők
- Fan Jiang, Mingchen Li, Jiajun Dong, Yuanxi Yu, Xinyu Sun, Banghao Wu, Jin Huang, Liqi Kang, Yufeng Pei, Liang Zhang, Shaojie Wang, Wenxue Xu, Jingyao Xin, Wanli Ouyang, Guisheng Fan, Lirong Zheng, Yang Tan, Zhiqiang Hu, Yi Xiong, Yan Feng, Guangyu Yang, Qian Liu, Jie Song, Jia Liu, Liang Hong, Pan Tan
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein design
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
- 650M
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 7
96,000,000 sequences × 300 residues/sequence = 28,800,000,000 tokens (2.88 × 10¹⁰)
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
- 8.2 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
Tokens per step; 4096*8*32=1048576 Total training tokens 1048576*200000=209715200000 Epochs: 209715200000 / 28800000001 = 7.28 FLOP: 6*650000000*209715200000=8.1788928e+20
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Pro-PRIME: A general Temperature-Guided Language model to engineer enhanced Stability and Activity in Proteins
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Pro-PRIME ki lett adva által Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology,Shanghai Tech University,Guangzhou Inernational Bio Island,Chinese Academy of Sciences,Shanghai Academy of Experimental Medicine, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 8.2 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Pro-PRIME — gyakori kérdések
Pro-PRIME— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.2 × 10²⁰ 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.
Pro-PRIME— 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.
Pro-PRIME— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Pro-PRIME— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 650M. 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.
Pro-PRIME— Ki készítette ezt?
Kiadta Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology,Shanghai Tech University,Guangzhou Inernational Bio Island,Chinese Academy of Sciences,Shanghai Academy of Experimental Medicine, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Pro-PRIME— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Pro-PRIME— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. 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..