TAWFN
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
- Northeastern University (China)
- Organisatietype
- Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 23 September 2024
- Auteurs
- Lu Meng, Xiaoran Wang
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein function prediction
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
PDBset Training = 36,629 * 0.8 = 29,303 AFset Training = 42,427 Total = 29,303 + 42,427 = 71,730
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 x 10^14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: Estimated * 71,000 samples, batch size 64 → 1,100 batches/epoch * 0.5s/batch → 9 min/epoch * 100 epochs → 15 hours (54,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 x 10^14 FLOPs/s × 1 GPU × 54,000s × 0.4 = 3.456 x 10^18 FLOPs
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
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- TAWFN: A Deep Learning Framework for Protein Function Prediction
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
TAWFN werd gepubliceerd door Northeastern University (China), in het land geregistreerd als China, tijdens September 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 function prediction.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 3.5 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 3090. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
TAWFN — veelgestelde vragen
TAWFN— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Northeastern University (China), gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.
TAWFN— 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.
TAWFN— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein function prediction. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
TAWFN— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.5 × 10¹⁸ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
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.