Protllm
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
- Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 28 February 2024
- Autorzy
- Le Zhuo, Zewen Chi, Minghao Xu, Heyan Huang, Heqi Zheng, Conghui He, Xian-Ling Mao, Wentao Zhang
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)
- Model bazowy
- LLaMA-7B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Summary of calculations: PubMed Articles: 165,206 × 10,000 = 1.65206 × 10^9 UniProt Annotations: 64,634 × 100 = 6.4634 × 10^6 STRING Annotations: 25,682 × 100 = 2.5682 × 10^6 Mol-Instructions: 173,973 × 500 = 86.9865 × 10^6 Dataset total: 1.65206 × 10^9 + 6.4634 × 10^6 + 2.5682 × 10^6 + 86.9865 × 10^6 = 1.7475 × 10^9 Training tokens: 10,000 × 256 × 512 = 1.31072 × 10^9 Final estimate: 1.31 × 10^9 data points Training step based estimate: 10000 steps with batch size 256 and length 512 (Tabl…
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.
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
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
- Zastosowane chipy
- 4
- Pobór mocy
- 3.2 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open (non-commercial)
no clear license for training and inference code https://github.com/ProtLLM/ProtLLM/tree/main weights are announced but not released https://huggingface.co/ProtLLM
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 29
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- ProtLLM: An Interleaved Protein-Language LLM with Protein-as-Word Pre-Training
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Protllm został opublikowany przez Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab, w kraju zapisanym jako China, podczas February 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Opiera się na LLaMA-7B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
Protllm — częste pytania
Protllm— 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.
Protllm— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Protllm— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Protllm— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Beijing Institute of Technology,Beihang University,Peking University,Smart Grid Research Institute,Shanghai AI Lab, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Academia.
Protllm— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Protllm— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
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.