PMLM-large
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 Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China, Singapore
- Opublikowany
- 21 October 2021
- Autorzy
- Liang He, Shizhuo Zhang, Lijun Wu, Huanhuan Xia, Fusong Ju, He Zhang, Siyuan Liu, Yingce Xia, Jianwei Zhu, Pan Deng, Bin Shao, Tao Qin, Tie-Yan Liu
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
- 250M
- Dane treningowe
- tokens
"Following the RoBERTa-base setting, the hidden size, feed forward dimension, number of encoder layers, and attention heads of the base models are set as 768, 3072, 12, 12 re- spectively (denoted as MLM-base for MLM and PMLM-base for PMLM). A larger model named PMLM-large is pre-trained with the same setting except using 34 as the number of encoder layers."
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
- 3.8 × 10²¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1176*60*60*125000000000000*24*0.3=3.81024e+21
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 24
- Czas rzeczywisty
- 1,176 hours (49 days)
- Pobór mocy
- 14.5 kW
"about seven weeks for PMLM-large"
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 36
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Pre-Training Co-Evolutionary Protein Representation via a Pairwise Masked Language Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
PMLM-large został opublikowany przez Microsoft Research Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2021. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia,Academia,Academia.
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.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 3.8 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
PMLM-large — częste pytania
PMLM-large— 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.
PMLM-large— 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.
PMLM-large— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 250M. "Following the RoBERTa-base setting, the hidden size, feed forward dimension, number of encoder layers, and attention heads of the base models are set as 768, 3072, 12, 12 re- spectively (denoted as MLM-base for MLM and PMLM-base for PMLM). A larger model named PMLM-large is pre-trained with the same setting except using 34 as the number of encoder layers.". 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.
PMLM-large— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research Asia,Nanyang Technological University,Xi’an Jiaotong University,Sun Yat-sen University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia.
PMLM-large— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
PMLM-large— 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.
PMLM-large— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.8 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100. 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.