LBSTER
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
- Prescient Design,Genentech
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 15 May 2024
- Autorzy
- Nathan C. Frey, Taylor Joren, Aya Abdelsalam Ismail, Allen Goodman, Richard Bonneau, Kyunghyun Cho, Vladimir Gligorijević
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
- 67M
- Dane treningowe
- 3,375,000,000 tokens
- Epoki
- 4.06
"we are able to train a 67 million parameter model"
UniRef50 dataset size calculation: 43,000,000 sequences × 300 tokens/sequence = 1.29 × 10¹⁰ tokens Training process calculation: 1,048,576 tokens/step × 50,000 steps = 5.24288 × 10¹⁰ total tokens Epochs calculation: 5.24288 × 10¹⁰ / 1.29 × 10¹⁰ = 4.06 epochs Final unique tokens (first epoch only): 1.3 × 10¹⁰ 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
- 1.1 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1 day on 1 A100 312000000000000*1day*0.4=10782720000000000000
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Zastosowane chipy
- 1
- Czas rzeczywisty
- 24 hours
- Pobór mocy
- 434 W
"we are able to train a 67 million parameter model in a single day
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 4
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Cramming Protein Language Model Training in 24 GPU Hours
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
LBSTER został opublikowany przez Prescient Design,Genentech, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Industry.
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.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 3,375,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
LBSTER — częste pytania
LBSTER— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Prescient Design,Genentech, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
LBSTER— 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.
LBSTER— 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.
LBSTER— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 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.
LBSTER— 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.
LBSTER— 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.
LBSTER— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 67M. "we are able to train a 67 million parameter model". 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.
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.