CLR_ESP
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Kansas State University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 16 August 2024
- Auteurs
- Zhenjiao Du, Weiming Fu, Xiaolong Guo, Doina Caragea, Yonghui Li
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Enzyme substrate pair prediction
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- 815,728 tokens
- Epochs
- 500
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 2.1 × 10¹⁷ FLOP
3*60*60*65130000000000*0.3=2.110212e+17
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA Tesla T4
- Gebruikte chips
- 1
- Kloktijd
- 3 hours
- Stroomverbruik
- 76 W
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (non-commercial)
- Training code
- Open (non-commercial)
"The datasets and codes used to generate the results of this paper are available from https://github.com/dzjxzyd/CLR_ESP" no clear license
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- CLR_ESP: Improved enzyme-substrate pair prediction using contrastive learning
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
CLR_ESP werd gepubliceerd door Kansas State University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens August 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van enzyme substrate pair prediction.
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 2.1 × 10¹⁷ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla T4. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 815,728 tekstokens
Antwoorden
CLR_ESP — veelgestelde vragen
CLR_ESP— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.1 × 10¹⁷ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla T4. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
CLR_ESP— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.
CLR_ESP— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
CLR_ESP— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
CLR_ESP— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Kansas State University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
CLR_ESP— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
CLR_ESP— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van enzyme substrate pair prediction. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
CLR_ESP— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.