ProTrek
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Westlake University
- Organisatie type
- Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 3 June 2024
- Authors
- Jin Su, Xibin Zhou, Xuting Zhang, Fajie Yuan
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Base model
- ESM2-650M
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 930M
- Opleidingsgegevens
- tokens
40M examples Step 1: 14M (Swiss-Prot) + 25M (UniRef50) ≈ 40M examples Step 2: 512 (sequence) + 512 (structure) + 100 (text) = 1,124 tokens per example Step 3: 40,000,000 × 1,124 = 4.496 × 10¹⁰ tokens Final result: 4.496 × 10¹⁰ tokens
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Chips used
- 20
- Energieverbruik
- 15.8 kW
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Confident
- Citations
- 1
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ProTrek: Navigating the Protein Universe through Tri-Modal Contrastive Learning
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
ProTrek was published by Westlake University, in China, in June 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Its starting point was ESM2-650M — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Antwoorden
ProTrek — Veelgestelde vragen
What GPU do I need to run ProTrek?
None. ProTrek is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is ProTrek open source?
The licensing for ProTrek was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does ProTrek have?
ProTrek has 930M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created ProTrek?
ProTrek was published by Westlake University, based in China, categorised as academia.
When was ProTrek released?
ProTrek was published in June 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is ProTrek used for?
ProTrek works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.