METL-Global
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
- University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 17 April 2024
- Autori
- Sam Gelman, Bryce Johnson, Chase Freschlin, Sameer D’Costa, Anthony Gitter, Philip A. Romero
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), Protein design
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
- 50M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 30
New estimate, Global only: 30M * 200 residues = 6000000000 Combined data 50M variants (20M + 30M) × 200 residues = 10 billion (1.0e10) tokens 20M from METL-Local 30M from METL-Global (148 proteins × 200k variants) Average sequence length: 200 residues Final estimate: 1.0e10 tokens
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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 25
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Biophysics-based protein language models for protein engineering
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
METL-Global è stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, nel paese registrato come United States of America, durante April 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
METL-Global — domande comuni
METL-Global— 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.
METL-Global— 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.
METL-Global— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 50M. 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.
METL-Global— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Wisconsin Madison,Morgridge Institute for Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
METL-Global— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
METL-Global— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
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.