LLPS
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- InstaDeep
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowane
- 24 May 2024
- Authors
- Benoit Gaujac, Jérémie Donà, Liviu Copoiu, Timothy Atkinson, Thomas Pierrot, Thomas D. Barrett
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 344M
- Dane treningowe
- 1,209,000,000 tokens
- Epoki
- 250
70 million total structural tokens = 310,000 protein structures x ~225 tokens/structure = 7.0 x 10^7 tokens
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Sprzęt szkoleniowy
- Google TPU v4
- Chips used
- 128
- Pobór mocy
- 86.0 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Citations
- 17
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning the Language of Protein Structure
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Background
LLPS was published by InstaDeep, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in May 2024. The organisation is categorised as industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Co poszło w budowę tego
Around 1,209,000,000 tokens went into training it.
Odpowiedzi
LLPS — Często zadawane pytania
When was LLPS released?
LLPS was published in May 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is LLPS used for?
LLPS works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run LLPS?
None. LLPS is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is LLPS open source?
The licensing for LLPS was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does LLPS have?
LLPS has 344M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created LLPS?
LLPS was published by InstaDeep, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..