dnaGrinder
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
- Hong Kong Polytechnic University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Hong Kong
- Pubblicato
- 24 September 2024
- Autori
- Qihang Zhao, Chi Zhang, Weixiong 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)
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
- 63.6M
- Dati di addestramento
- 10,425,000,000 tokens
Main Pretraining: 69 billion Further Pretraining: 0.41 billion Total: 69 + 0.41 = 69.41 billion (6.94e10) tokens
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
- 2.8 × 10¹⁹ FLOP
1. Hardware setup: - Initial: 8x NVIDIA H100 SXM5 (7.56e14 FLOP/s per GPU) - Further: 1x NVIDIA A800 (7.80e13 FLOP/s) 2. Training duration (calculated from steps): - Initial: 119,000 steps × (256×2314) tokens/step = 7.04e10 tokens - Further: 31,000 steps × (32×2241) tokens/step = 2.22e9 tokens 4. Final calculation: Initial: 6 × 6.36e7 params × 7.04e10 tokens = 2.68e19 FLOPs Further: 6 × 6.36e7 params × 2.22e9 tokens = 8.46e17 FLOPs Total: 2.7712964e+19
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 H100 SXM5 80GB
- Chip utilizzati
- 8
- Consumo energetico
- 11.0 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
- 4
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- dnaGrinder: a lightweight and high-capacity genomic foundation model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
dnaGrinder è stato pubblicato da Hong Kong Polytechnic University, nel paese registrato come Hong Kong, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.8 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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 10,425,000,000 token di testo
Risposte
dnaGrinder — domande comuni
dnaGrinder— 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.
dnaGrinder— 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.
dnaGrinder— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 63.6M. 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.
dnaGrinder— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hong Kong Polytechnic University, basato su Hong Kong, un'organizzazione categorizzata come academia.
dnaGrinder— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
dnaGrinder— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
dnaGrinder— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.