AlphaGenome
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
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 25 June 2025
- Autorzy
- Žiga Avsec, Natasha Latysheva, Jun Cheng, Guido Novati, Kyle R. Taylor, Tom Ward, Clare Bycroft, Lauren Nicolaisen, Eirini Arvaniti, Joshua Pan, Raina Thomas, Vincent Dutordoir, Matteo Perino, Soham De, Alexander Karollus, Adam Gayoso, Toby Sargeant, Anne Mottram, Lai Hong Wong, Pavol Drotár, Adam Kosiorek, Andrew Senior, Richard Tanburn, Taylor Applebaum, Souradeep Basu, Demis Hassabis, Pushmeet …
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, RNA structure prediction
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 450M
- Dane treningowe
- tokens
" AlphaGenome has approximately 450 million trainable parameters (20% in the encoder, 28% in the sequence transformer, 15% in the pairwise blocks, 25% in the decoder, and 12% in the output embedding and prediction heads)"
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
- 1.4 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
Pre-training: "Each gradient step processed a batch size of 64 samples using 8-way sequence parallelism, requiring 512 TPUv3 cores, with pre-training runs typically completing in approximately 4 hours." "Distillation using many teacher models (e.g., 64; orange crosses)" 123000000000000 FLOP / TPUv3 chip / sec * (512 TPUv3 cores / 2) * 4 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] * 64 training runs ["Likely" confidence] = 8.7058022e+21 FLOP Distillation: "Distillation training was per…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
"To advance scientific research, we’re making AlphaGenome available in preview via our AlphaGenome API for non-commercial research, and planning to release the model in the future."
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- AlphaGenome: advancing regulatory variant effect prediction with a unified DNA sequence model
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
AlphaGenome został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, RNA structure prediction.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 1.4 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
AlphaGenome — częste pytania
AlphaGenome— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
AlphaGenome— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 450M. " AlphaGenome has approximately 450 million trainable parameters (20% in the encoder, 28% in the sequence transformer, 15% in the pairwise blocks, 25% in the decoder, and 12% in the output embedding and prediction heads)". 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.
AlphaGenome— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
AlphaGenome— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2025.
AlphaGenome— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie gene expression enhancement, Gene expression profile generation, Molecular property prediction, Mutation prediction, Protein-DNA binding prediction, Transcriptomic prediction, RNA structure prediction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
AlphaGenome— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.4 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3,NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
AlphaGenome— 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.
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.