ERNIE-RNA
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
- Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University
- Typ organizacji
- Industry,Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, China
- Opublikowany
- 17 March 2024
- Autorzy
- Weijie Yin, Zhaoyu Zhang, Liang He, Rui Jiang, Shuo Zhang, Gan Liu, Xuegong Zhang, Tao Qin, Zhen Xie
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
- 86M
- Dane treningowe
- 918,000,000 tokens
Number of sequences (20.4M) × Maximum sequence length (1024) Average assumed length ~300 20.4M*300=6120000000
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
- 2.1 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware: 24x V100 32GB GPUs (1.30e+14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: 20 days (directly provided) = 1.728e+6 seconds 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 24 GPUs × 1.30e+14 FLOPs/s × 1.728e+6 seconds × 0.4 utilization = 2.1e+21 FLOPs
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB
- Zastosowane chipy
- 24
- Czas rzeczywisty
- 480 hours (20 days)
- Pobór mocy
- 11.9 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 20
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- ERNIE-RNA: An RNA Language Model with Structure-enhanced Representations
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
ERNIE-RNA został opublikowany przez Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.1 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 918,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
ERNIE-RNA — częste pytania
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 86M. 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.
ERNIE-RNA— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research,Syngentech,Tsinghua University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry,Academia.
ERNIE-RNA— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ERNIE-RNA— 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.
ERNIE-RNA— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.1 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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.
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.