DiffPepBuilder
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
- Peking University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 30 April 2024
- Autorzy
- Fanhao Wang, Yuzhe Wang, Laiyi Feng, Changsheng Zhang, Luhua Lai
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein generation
- 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
- 104M
- Dane treningowe
- 1,489,700 tokens
Step-by-step calculation: Complexes = 14,897 Average length = (8 + 30)/2 = 19 Total datapoints = 14,897 × 19 = 283,043 ≈ 2.83×10⁵
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
- 7.7 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware: 8x NVIDIA A800 80GB GPUs (7.80e13 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 5 days = 432,000 seconds (directly provided) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 7.80e13 FLOP/s/GPU × 8 GPUs × 432,000s × 0.40 = 1.08e20 FLOP (7.80e13 × 8 = 6.24e14 FLOP/s total → × 432,000s = 2.70e20 → × 0.40 = 1.08e20) Base model: 7.560000000001e+21 Total: 7667785728001000000000
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
- 120 hours
- Pobór mocy
- 4.0 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 27
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Target-Specific De Novo Peptide Binder Design with DiffPepBuilder
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
DiffPepBuilder został opublikowany przez Peking University, w kraju zapisanym jako China, podczas April 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein generation.
Opiera się na ESM2-650M. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
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
Trening zajmował około 7.7 × 10²¹ 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.
Został wytrenowany na korpusie około 1,489,700 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
DiffPepBuilder — częste pytania
DiffPepBuilder— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Peking University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia.
DiffPepBuilder— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DiffPepBuilder— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
DiffPepBuilder— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.7 × 10²¹ 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.
DiffPepBuilder— 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.
DiffPepBuilder— 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.
DiffPepBuilder— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 104M. 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.