Protllm
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
- Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 28 February 2024
- Autori
- Le Zhuo, Zewen Chi, Minghao Xu, Heyan Huang, Heqi Zheng, Conghui He, Xian-Ling Mao, Wentao Zhang
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
- LLaMA-7B
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.
- Dati di addestramento
- tokens
Summary of calculations: PubMed Articles: 165,206 × 10,000 = 1.65206 × 10^9 UniProt Annotations: 64,634 × 100 = 6.4634 × 10^6 STRING Annotations: 25,682 × 100 = 2.5682 × 10^6 Mol-Instructions: 173,973 × 500 = 86.9865 × 10^6 Dataset total: 1.65206 × 10^9 + 6.4634 × 10^6 + 2.5682 × 10^6 + 86.9865 × 10^6 = 1.7475 × 10^9 Training tokens: 10,000 × 256 × 512 = 1.31072 × 10^9 Final estimate: 1.31 × 10^9 data points Training step based estimate: 10000 steps with batch size 256 and length 512 (Tabl…
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.
- Come è stato stabilito
- Operation counting
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 A100
- Chip utilizzati
- 4
- Consumo energetico
- 3.2 kW
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open (non-commercial)
no clear license for training and inference code https://github.com/ProtLLM/ProtLLM/tree/main weights are announced but not released https://huggingface.co/ProtLLM
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 29
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ProtLLM: An Interleaved Protein-Language LLM with Protein-as-Word Pre-Training
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Protllm è stato pubblicato da Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab, nel paese registrato come China, durante February 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Costruisce su LLaMA-7B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Protllm — domande comuni
Protllm— 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.
Protllm— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Protllm— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Protllm— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.
Protllm— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
Protllm— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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.