OmniGenome
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
- University of Exeter
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 15 July 2024
- Autorzy
- Heng Yang, Ke Li
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)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 186M
- Dane treningowe
- tokens
54.2 billion tokens = 54.2 x 10^9 = 54,200,000,000 tokens
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.
- Obliczenia treningowe
- 3.4 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA RTX 4090 GPUs (3.30×10¹⁴ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 3 weeks (directly provided) = 1,814,400 seconds (3 weeks × 7 days × 24 hours × 3600 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 3.30×10¹⁴ FLOP/s × 8 GPUs × 1,814,400 seconds × 0.4 = 1.9×10²¹ FLOPs Alternative: 6*54.2B*186M=60487200000000000000 Geometric Mean: 339006902584593356472
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce RTX 4090
- Zastosowane chipy
- 8
- Pobór mocy
- 7.1 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 5
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- OmniGenome: Aligning RNA Sequences with Secondary Structures in Genomic Foundation Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
OmniGenome został opublikowany przez University of Exeter, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas July 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 3.4 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 4090. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
OmniGenome — częste pytania
OmniGenome— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
OmniGenome— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
OmniGenome— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.4 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 4090. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
OmniGenome— 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.
OmniGenome— 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.
OmniGenome— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 186M. 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.
OmniGenome— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Exeter, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia.
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.