ERNIE-RNA
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
- Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry,Academia
- Paese
- United States of America, China
- Pubblicato
- 17 March 2024
- Autori
- Weijie Yin, Zhaoyu Zhang, Liang He, Rui Jiang, Shuo Zhang, Gan Liu, Xuegong Zhang, Tao Qin, Zhen Xie
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
- 86M
- Dati di addestramento
- 918,000,000 tokens
Number of sequences (20.4M) × Maximum sequence length (1024) Average assumed length ~300 20.4M*300=6120000000
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
- 2.1 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware: 24x V100 32GB GPUs (1.30e+14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: 20 days (directly provided) = 1.728e+6 seconds 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 24 GPUs × 1.30e+14 FLOPs/s × 1.728e+6 seconds × 0.4 utilization = 2.1e+21 FLOPs
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 Tesla V100 DGXS 32 GB
- Chip utilizzati
- 24
- Tempo di parete
- 480 hours (20 days)
- Consumo energetico
- 11.9 kW
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 20
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ERNIE-RNA: An RNA Language Model with Structure-enhanced Representations
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ERNIE-RNA è stato pubblicato da Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, nel paese registrato come United States of America, durante March 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Industry,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.1 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 918,000,000 token di testo
Risposte
ERNIE-RNA — domande comuni
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 86M. 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.
ERNIE-RNA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry,Academia.
ERNIE-RNA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 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.
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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.
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.