ProTrek

Gesloten gewichten Westlake University 930M parameters June 2024

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
Westlake University
Organisatietype
Academia
Land
China
Gepubliceerd
3 June 2024
Auteurs
Jin Su, Xibin Zhou, Xuting Zhang, Fajie Yuan

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Biology
Taak
Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Basis model
ESM2-650M

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
930M
Training gegevens
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 stopcontact vroeg.

Training hardware
NVIDIA A100
Gebruikte chips
20
Stroomverbruik
15.8 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
ProTrek: Navigating the Protein Universe through Tri-Modal Contrastive Learning
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Waar het vandaan kwam

ProTrek werd gepubliceerd door Westlake University, in het land geregistreerd als China, tijdens June 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.

Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Het startpunt was een bestaand basismodel, ESM2-650M. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Antwoorden

ProTrek — veelgestelde vragen

01

ProTrek— 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.

02

ProTrek— 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.

03

ProTrek— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 930M. 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.

04

ProTrek— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Westlake University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.

05

ProTrek— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in June 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

06

ProTrek— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

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.