ProSST
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
- Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 17 May 2024
- Autori
- Mingchen Li, Pan Tan, Xinzhu Ma, Bozitao Zhong, Huiqun Yu, Ziyi Zhou, Wanli Ouyang, Bingxin Zhou, Liang Hong, Yang Tan
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)
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
- 110M
- Dati di addestramento
- tokens
Explicitly denoted in Table 2
18.8M structures × 300 residues per structure = 5.64B data points ≈ 5.6B data points
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.
- Calcolo di addestramento
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"All ProSST models is trained on a DGX-A800 GPU (8×80G) server in BF16 precision for about a month." 8*77970000000000*0.4*1month=646714368000000000000
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A800 PCIe 40 GB
- Chip utilizzati
- 8
- Tempo di parete
- 720 hours (30 days)
- Consumo energetico
- 4.0 kW
"All ProSST models is trained [...] for about a month."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 57
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ProSST: Protein Language Modeling with Quantized Structure and Disentangled Attention
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ProSST è stato pubblicato da Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, nel paese registrato come China, durante May 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 6.5 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
ProSST — domande comuni
ProSST— 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.
ProSST— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.5 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
ProSST— 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.
ProSST— 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.
ProSST— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 110M. Explicitly denoted in Table 2. 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.
ProSST— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.
ProSST— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.