MTDP
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű 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
- Kiadva
- 24 September 2024
- Szerzők
- Jiayu Shang, Cheng Peng, Yongxin Ji, Jiaojiao Guan, Dehan Cai, Xubo Tang, Yanni Sun
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Biology
- Feladat
- Protein embedding
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 20M
- Képzési adatok
- tokens
- Epókák
- 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 betanításához végzett aritmetikai műveletek, amelyet lebegőpontos műveletekben mérnek. Ez a tréning futásának költségét méri, nem azt, 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 képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3080
- Felhasznált chipek
- 4
- Energiafogyasztás
- 2.5 kW
Elérhetőség
Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.
- 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, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Accurate and efficient protein embedding using multi-teacher distillation learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Where it came from
MTDP was published by Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, in Hong Kong, in September 2024. It comes out of academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein embedding.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Hogyan lett betanítva
The training run consumed about 6 × 10¹⁴ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 3080. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Válaszok
MTDP — Gyakran ismételt kérdések
Mire használják az MTDP-t?
MTDP works in Biology, and is recorded as handling protein embedding. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train MTDP?
Around 6 × 10¹⁴ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 3080. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run MTDP?
None. MTDP is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MTDP open source?
No. MTDP has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does MTDP have?
MTDP has 20M parameters. "In particular, the student model in MTDP has a significantly smaller parameter scale (~20 million)" from 2.1 Model Structure. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created MTDP?
MTDP was published by Chinese University of Hong Kong (CUHK),City University of Hong Kong, based in Hong Kong, categorised as academia,Academia.
When was MTDP released?
MTDP was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.