ESM-DBP
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Hunan University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 7 September 2024
- Autori
- Wenwu Zeng, Yutao Dou, Liangrui Pan, Liwen Xu, Shaoliang Peng
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Modello di base
- ESM2-650M
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 650M
- Dati di addestramento
- 7,661,880 tokens
- Dimensione del Batch
- 100
"so the ESM2 model with 650 million parameters is used to continue training here."
"170,264 non-redundant DBP sequences (abbreviate as UniDBP40) are used as the pretraining data set."
"The batch size is set to 100."
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento fine
- 1.3 × 10¹⁹ FLOP
"The model is trained for approximately 51k steps and took about 3 days on four Tesla V100 GPUs with 16 G memory." Assume FP16 precision and 40% utilization.
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Chip utilizzati
- 4
- Tempo di parete
- 72 hours
"The model is trained for approximately 51k steps and took about 3 days on four Tesla V100 GPUs with 16 G memory."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Improving prediction performance of general protein language model by domain-adaptive pretraining on DNA-binding protein
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ESM-DBP è stato pubblicato da Hunan University, nel paese registrato come China, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, ESM2-650M. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 7,661,880 token di testo
Risposte
ESM-DBP — domande comuni
ESM-DBP— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
ESM-DBP— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
ESM-DBP— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
ESM-DBP— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 650M. "so the ESM2 model with 650 million parameters is used to continue training here.". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
ESM-DBP— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hunan University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.
ESM-DBP— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.