PoET
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
- OpenProtein.ai
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Singapore
- Opublikowany
- 9 June 2023
- Autorzy
- Timothy F. Truong Jr, Tristan Bepler
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein generation, 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
- 57M
- Dane treningowe
- tokens
29,000,000 sets * 10 sequences/set = 290,000,000 sequences Tokens per sequence = 300 amino acids + 2 tokens = 302 tokens Total tokens = 290,000,000 sequences * 302 tokens/sequence = 87,580,000,000 Final result: 8.758 × 10¹⁰ datapoints
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
- 2.3 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware setup: 7x NVIDIA A100 GPUs, 3.12e14 FLOP/s per GPU 2. Training duration: 3 days = 259,200 seconds (directly provided) 3. Utilization rate: 40% (default assumption) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 7 GPUs × 259,200s × 0.4 = 2.3e20 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 A100
- Zastosowane chipy
- 7
- Czas rzeczywisty
- 72 hours
- Pobór mocy
- 5.6 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 83
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
PoET został opublikowany przez OpenProtein.ai, w kraju zapisanym jako Singapore, podczas June 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein generation, 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.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.3 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
PoET — częste pytania
PoET— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenProtein.ai, oparty na Singapore, organizacja sklasyfikowana jako industry.
PoET— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
PoET— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein generation, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
PoET— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.3 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. 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.
PoET— 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.
PoET— 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.
PoET— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 57M. 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.