ESM-DBP
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Hunan University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 7 September 2024
- Autorzy
- Wenwu Zeng, Yutao Dou, Liangrui Pan, Liwen Xu, Shaoliang Peng
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Model bazowy
- ESM2-650M
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 650M
- Dane treningowe
- 7,661,880 tokens
- Rozmiar wsadu
- 100
"so the ESM2 model with 650 million parameters is used to continue training here."
"170,264 non-redundant DBP sequences (abbreviate as UniDBP40) are used as the pretraining data set."
"The batch size is set to 100."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Dostosowywanie obliczeń
- 1.3 × 10¹⁹ FLOP
"The model is trained for approximately 51k steps and took about 3 days on four Tesla V100 GPUs with 16 G memory." Assume FP16 precision and 40% utilization.
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Zastosowane chipy
- 4
- Czas rzeczywisty
- 72 hours
"The model is trained for approximately 51k steps and took about 3 days on four Tesla V100 GPUs with 16 G memory."
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Improving prediction performance of general protein language model by domain-adaptive pretraining on DNA-binding protein
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
ESM-DBP został opublikowany przez Hunan University, w kraju zapisanym jako China, podczas September 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, ESM2-650M. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Zbiór treningowy trwał około 7,661,880 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
ESM-DBP — częste pytania
ESM-DBP— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
ESM-DBP— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
ESM-DBP— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
ESM-DBP— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 650M. "so the ESM2 model with 650 million parameters is used to continue training here.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
ESM-DBP— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Hunan University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia.
ESM-DBP— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.