ProCALM (Uniref9B)

Zárt súlyok Profluent Bio,California Institute of Technology 764M Paraméterek October 2024

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
Profluent Bio,California Institute of Technology
Szervezet típusa
Industry,Academia
Ország
United States of America
Közölt
9 October 2024
Szerzők
Jason Yang, Aadyot Bhatnagar, Jeffrey A. Ruffolo, Ali Madani

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Proteins, Protein generation
Alapmodell
ProGen2-base

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
764M
Képzési adatok
tokens

"We trained two different ProCALM models – one on 9 billion tokens of enzyme sequences from Uniref, and one on 1.5 billion tokens of enzyme sequences from Swissprot Train"

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.

Hogyan jött létre
Hardware
Finomhangolás számítás
8.1 × 10¹⁹ FLOP

"Impressively, our Uniref9B and Swissprot-1.5B models only required 240 and 40 A100-hours to train, respectively" 240/4=60h across 4 A100 Finetuning compute: 240*60*60*312000000000000*0.3=8.08704e+19

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA A100
Használt chipek
4
Fali óra idő
60 hours
Teljesítményfogyasztás
3.2 kW

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
9

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Conditional Enzyme Generation Using Protein Language Models with Adapters
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

ProCALM (Uniref9B) ki lett adva által Profluent Bio,California Institute of Technology, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins, Protein generation.

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, ProGen2-base. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Válaszok

ProCALM (Uniref9B) — gyakori kérdések

01

ProCALM (Uniref9B)— Ki készítette ezt?

Kiadta Profluent Bio,California Institute of Technology, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.

02

ProCALM (Uniref9B)— 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.

03

ProCALM (Uniref9B)— 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.

04

ProCALM (Uniref9B)— 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.

05

ProCALM (Uniref9B)— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

06

ProCALM (Uniref9B)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 764M. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..