ProSST
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
- Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 17 May 2024
- Autorzy
- Mingchen Li, Pan Tan, Xinzhu Ma, Bozitao Zhong, Huiqun Yu, Ziyi Zhou, Wanli Ouyang, Bingxin Zhou, Liang Hong, Yang Tan
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
- 110M
- Dane treningowe
- tokens
Explicitly denoted in Table 2
18.8M structures × 300 residues per structure = 5.64B data points ≈ 5.6B data points
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
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"All ProSST models is trained on a DGX-A800 GPU (8×80G) server in BF16 precision for about a month." 8*77970000000000*0.4*1month=646714368000000000000
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A800 PCIe 40 GB
- Zastosowane chipy
- 8
- Czas rzeczywisty
- 720 hours (30 days)
- Pobór mocy
- 4.0 kW
"All ProSST models is trained [...] for about a month."
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 57
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- ProSST: Protein Language Modeling with Quantized Structure and Disentangled Attention
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
ProSST został opublikowany przez Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, w kraju zapisanym jako China, podczas May 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 6.5 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
ProSST — częste pytania
ProSST— 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.
ProSST— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.5 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A800 PCIe 40 GB. 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.
ProSST— 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.
ProSST— 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.
ProSST— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 110M. Explicitly denoted in Table 2. 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.
ProSST— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Shanghai Jiao Tong University,Shanghai AI Lab,East China University of Science and Technology, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
ProSST— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 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.