Precious3GPT
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
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
- Insilico Medicine AI,Harvard Medical School
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- Hong Kong, United States of America
- Gepubliceerd
- 5 July 2024
- Auteurs
- Fedor Galkin, Vladimir Naumov, Stefan Pushkov, Denis Sidorenko, Anatoly Urban, Diana Zagirova, Khadija M. Alawi, Alex Aliper, Ruslan Gumerov, Aleksandr Kalashnikov, Sabina Mukba, Aleksandra Pogorelskaya, Feng Ren, Anastasia Shneyderman, Qiuqiong Tang, Deyong Xiao, Alexander Tyshkovskiy, Kejun Ying, Vadim N. Gladyshev, Alex Zhavoronkov
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Drug discovery
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.
- parameters
- 89M
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 15
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA RTX A6000
- Gebruikte chips
- 5
- Stroomverbruik
- 3.0 kW
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
- Confident
- Citaties
- 1
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Precious3GPT: Multimodal Multi-Species Multi-Omics Multi-Tissue Transformer for Aging Research and Drug Discovery
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Precious3GPT werd gepubliceerd door Insilico Medicine AI,Harvard Medical School, in het land geregistreerd als Hong Kong, tijdens July 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van drug discovery.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
Precious3GPT — veelgestelde vragen
Precious3GPT— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Insilico Medicine AI,Harvard Medical School, gebaseerd op Hong Kong, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
Precious3GPT— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in July 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Precious3GPT— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van drug discovery. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Precious3GPT— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Precious3GPT— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Precious3GPT— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 89M. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
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.