Protein-Mamba
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
- Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America, Korea (Republic of)
- Gepubliceerd
- 24 September 2024
- Auteurs
- Bohao Xu, Yingzhou Lu, Yoshitaka Inoue, Namkyeong Lee, Tianfan Fu, Jintai Chen
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)
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
- tokens
- Epochs
- 150
Total number of datapoints = 27,043 proteins × 300 amino acids/protein = 8,112,900 This equals approximately 8.1 × 10⁶ datapoints 27,043 × 300 = 8,112,900
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.
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Gebruikte chips
- 1
- Stroomverbruik
- 379 W
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
- 5
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Protein-Mamba: Biological Mamba Models for Protein Function Prediction
- Laatst bijgewerkt
- 1 January 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Protein-Mamba werd gepubliceerd door Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia,Academia,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).
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
Protein-Mamba — veelgestelde vragen
Protein-Mamba— 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.
Protein-Mamba— 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.
Protein-Mamba— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Protein-Mamba— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Protein-Mamba— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Protein-Mamba— 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). Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
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.