ProGen
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
- Salesforce Research,Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 13 March 2020
- Autori
- Ali Madani, Bryan McCann, Nikhil Naik, Nitish Shirish Keskar, Namrata Anand, Raphael R. Eguchi, View ORCID ProfilePo-Ssu Huang, Richard Socher
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Approccio
- Self-supervised learning
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
- 1.2B
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 5
"We train a 1.2B-parameter language model, ProGen, on ∼280M protein sequences"
1,049B from Table 9 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.05.547496v1
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
- 3.7 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware,Third-party estimation
Our model was implemented in TensorFlow (Abadi et al., 2016) and trained with a global batch size of 64 distributed across 256 cores of a Cloud TPU v3 Pod for 1M iterations. Training took approximately two weeks using Adagrad (Duchi et al., 2011) 4.00E+12*256*60**2*24*14*0.3 = 3.7e20 7.6E+21 FLOPs from Table 9 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.05.547496v1
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 315
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ProGen: Language Modeling for Protein Generation
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ProGen è stato pubblicato da Salesforce Research,Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante March 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein generation, Proteins, 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.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.7 × 10²⁰ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
ProGen — domande comuni
ProGen— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2020. 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.
ProGen— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein generation, Proteins, 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.
ProGen— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.7 × 10²⁰ FLOP. 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.
ProGen— 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.
ProGen— 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.
ProGen— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.2B. "We train a 1.2B-parameter language model, ProGen, on ∼280M protein sequences". 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.
ProGen— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Salesforce Research,Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
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.