ProtBFN
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
- InstaDeep
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 24 September 2024
- Autori
- Timothy Atkinson, Thomas D. Barrett, Scott Cameron, Bora Guloglu, Matthew Greenig, Louis Robinson, Alex Graves, Liviu Copoiu, Alexandre Laterre
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
- 650M
- Dati di addestramento
- tokens
Total tokens = 71,000,000 sequences × 300 residues = 21,300,000,000 tokens (2.13×10¹⁰) Alternative calculation with 256 residues: 71,000,000 sequences × 256 residues = 18,176,000,000 tokens (1.82×10¹⁰) Final estimate: 2.1×10¹⁰ 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
- 3.9 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: - ProtBFN: 256 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) - AbBFN: 128 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) 2. Training duration: - ProtBFN: 14 days = 1,209,600 seconds - AbBFN: 4 days = 345,600 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: - ProtBFN: 2.75e14 × 256 × 1,209,600 × 0.4 = 3.406e22 FLOPs - AbBFN: 2.75e14 × 128 × 345,600 × 0.4 = 4.866e21 FLOPs - Total: 3.406e22 + 4.866e21 = 3.9e22 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
- Google TPU v4
- Chip utilizzati
- 256
- Tempo di parete
- 432 hours (18 days)
- Consumo energetico
- 171.4 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
- 16
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Protein Sequence Modelling with Bayesian Flow Networks
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
ProtBFN è stato pubblicato da InstaDeep, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante September 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
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.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.9 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
ProtBFN — domande comuni
ProtBFN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 650M. 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.
ProtBFN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da InstaDeep, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.9 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. 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.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— 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.
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.