DRGN-AI
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Stanford University,SLAC National Laboratory,Princeton University,Columbia University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 2 June 2024
- Autori
- Axel Levy, Michal Grzadkowski, Frédéric Poitevin, Francesca Vallese, Oliver Biggs Clarke, Gordon Wetzstein, Ellen D. Zhong
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Cryo-EM image reconstruction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 11,639,799,808 tokens
710,437 Table S1
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 6.5 × 10¹⁹ FLOP
48*60*60*4*312000000000000*0.3=6.469632e+19
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
- Chips used
- 4
- Tempo di orologio muro
- 48 hours
- Consumo energetico
- 3.2 kW
Table S1
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Revealing biomolecular structure and motion with neural ab initio cryo-EM reconstruction
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Background
DRGN-AI was published by Stanford University,SLAC National Laboratory,Princeton University,Columbia University, in United States of America, in June 2024. The organisation is categorised as academia,Academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing cryo-EM image reconstruction.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Producing it required around 6.5 × 10¹⁹ FLOP of arithmetic, on NVIDIA A100, which is a statement about the training budget rather than about inference.
The training set ran to roughly 11,639,799,808 tokens.
Risposte
DRGN-AI — Domande frequenti
How many parameters does DRGN-AI have?
No parameter count has been published for DRGN-AI, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DRGN-AI?
DRGN-AI was published by Stanford University,SLAC National Laboratory,Princeton University,Columbia University, based in United States of America, categorised as academia,Academia,Academia.
When was DRGN-AI released?
DRGN-AI was published in June 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.
What is DRGN-AI used for?
DRGN-AI works in Biology, and is recorded as handling cryo-EM image reconstruction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train DRGN-AI?
Around 6.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA A100. 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 DRGN-AI?
None. DRGN-AI 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 DRGN-AI open source?
The licensing for DRGN-AI was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.