MTDP
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
- Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Hong Kong
- Közölt
- 24 September 2024
- Szerzők
- Jiayu Shang, Cheng Peng, Yongxin Ji, Jiaojiao Guan, Dehan Cai, Xubo Tang, Yanni Sun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein embedding
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
- 20M
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 10
- Tételméret
- 16
"In particular, the student model in MTDP has a significantly smaller parameter scale (~20 million)" from 2.1 Model Structure
"MTDP is pre-trained on ~500 000 proteins from UniProtKB (Swiss-Prot) provided by the teacher model (Elnaggar et al. 2021)." from 2.3.1 Pre-training data
"We conducted the pre-training process on four RTX 3080 24 GB Nvidia GPUs, with a batch size of 16." from 2.3.1 Pre-training data
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
- 6 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6 * 20,000,000 connections * 500,000 training examples * 10 epochs = 6.0e14 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3080
- Használt chipek
- 4
- Teljesítményfogyasztás
- 2.5 kW
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
- Unreleased
Academic Free License v3.0 License. Inference and fine-tuning code + datasets, I don't see model weights and training code https://github.com/KennthShang/MTDP
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Accurate and efficient protein embedding using multi-teacher distillation learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
MTDP ki lett adva által Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, az országban rögzítve mint Hong Kong, alatt September 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein embedding.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 6 × 10¹⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3080. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
MTDP — gyakori kérdések
MTDP— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein embedding. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
MTDP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6 × 10¹⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3080. 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.
MTDP— 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.
MTDP— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
MTDP— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 20M. "In particular, the student model in MTDP has a significantly smaller parameter scale (~20 million)" from 2.1 Model Structure. 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.
MTDP— Ki készítette ezt?
Kiadta Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, alapján Hong Kong, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
MTDP— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. 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..