ProtBFN
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
- InstaDeep
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Gepubliceerd
- 24 September 2024
- Auteurs
- Timothy Atkinson, Thomas D. Barrett, Scott Cameron, Bora Guloglu, Matthew Greenig, Louis Robinson, Alex Graves, Liviu Copoiu, Alexandre Laterre
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.
- parameters
- 650M
- Training gegevens
- tokens
Total tokens = 71,000,000 sequences × 300 residues = 21,300,000,000 tokens (2.13×10¹⁰) Alternative calculation with 256 residues: 71,000,000 sequences × 256 residues = 18,176,000,000 tokens (1.82×10¹⁰) Final estimate: 2.1×10¹⁰ tokens
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
- 3.9 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
1. Hardware setup: - ProtBFN: 256 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) - AbBFN: 128 TPU v4 chips (2.75e14 FLOP/s per chip) 2. Training duration: - ProtBFN: 14 days = 1,209,600 seconds - AbBFN: 4 days = 345,600 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: - ProtBFN: 2.75e14 × 256 × 1,209,600 × 0.4 = 3.406e22 FLOPs - AbBFN: 2.75e14 × 128 × 345,600 × 0.4 = 4.866e21 FLOPs - Total: 3.406e22 + 4.866e21 = 3.9e22 FLOPs
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- Google TPU v4
- Gebruikte chips
- 256
- Kloktijd
- 432 hours (18 days)
- Stroomverbruik
- 171.4 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
- 16
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Protein Sequence Modelling with Bayesian Flow Networks
- Laatst bijgewerkt
- 1 January 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
ProtBFN werd gepubliceerd door InstaDeep, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens September 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 3.9 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
ProtBFN — veelgestelde vragen
ProtBFN— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 650M. 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.
ProtBFN— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door InstaDeep, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.9 × 10²² FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v4. 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.
ProtBFN— 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.
ProtBFN— 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.
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.