PLTNUM
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
- Kyoto University,National Institute of Biomedical Innovation,RIKEN
- Szervezet típusa
- Academia,Government
- Ország
- Japan
- Közölt
- 14 September 2024
- Szerzők
- Tatsuya Sagawa, Eisuke Kanao, Kosuke Ogata, Koshi Imami, Yasushi Ishihama
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein property prediction
- Alapmodell
- SaProt
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
- 10
Total Datapoints = Number of Proteins × Sequence Length Total Datapoints = 4,162 × 510 = 2,122,620 tokens Final result ≈ 2.1 × 10^6 tokens
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
- Prediction of Protein Half-lives from Amino Acid Sequences by Protein Language Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
PLTNUM ki lett adva által Kyoto University,National Institute of Biomedical Innovation,RIKEN, az országban rögzítve mint Japan, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Government.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein property prediction.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik SaProt. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
PLTNUM — gyakori kérdések
PLTNUM— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein property prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
PLTNUM— 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.
PLTNUM— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
PLTNUM— 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.
PLTNUM— Ki készítette ezt?
Kiadta Kyoto University,National Institute of Biomedical Innovation,RIKEN, alapján Japan, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Government.
PLTNUM— 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..