OmniNA
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
- Tianjin Medical University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 15 January 2024
- Autori
- Xilin Shen, Xiangchun Li
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
- 1.7B
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 0.22
From Nucleotide Sequences: 1,076,200,000,000 tokens From Text Annotations: 197,000,000 words (estimated at 197000000/0.75=262666666 tokens Total: 1076462666666
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
- 2.5 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
200k steps, 2048batch, 601 sequence length 200k*2048*601=246169600000 Compute: 6*1.7e+9*2.5e+11=2.5e+21 Epoch: 246169600000/1076462666666=0.22
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 SXM4 80 GB
- Chip utilizzati
- 8
- Consumo energetico
- 6.3 kW
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 3
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- OmniNA: A foundation model for nucleotide sequences
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
OmniNA è stato pubblicato da Tianjin Medical University, nel paese registrato come China, durante January 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
OmniNA — domande comuni
OmniNA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.5 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 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.
OmniNA— 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.
OmniNA— 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.
OmniNA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.7B. 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.
OmniNA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tianjin Medical University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.
OmniNA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 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.
OmniNA— 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.
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.