ProCALM (Uniref9B)
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
- Profluent Bio,California Institute of Technology
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 9 October 2024
- Autorzy
- Jason Yang, Aadyot Bhatnagar, Jeffrey A. Ruffolo, Ali Madani
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Proteins, Protein generation
- Model bazowy
- ProGen2-base
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 764M
- Dane treningowe
- tokens
"We trained two different ProCALM models – one on 9 billion tokens of enzyme sequences from Uniref, and one on 1.5 billion tokens of enzyme sequences from Swissprot Train"
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
- Hardware
- Dostosowywanie obliczeń
- 8.1 × 10¹⁹ FLOP
"Impressively, our Uniref9B and Swissprot-1.5B models only required 240 and 40 A100-hours to train, respectively" 240/4=60h across 4 A100 Finetuning compute: 240*60*60*312000000000000*0.3=8.08704e+19
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
- Czas rzeczywisty
- 60 hours
- Pobór mocy
- 3.2 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 9
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Conditional Enzyme Generation Using Protein Language Models with Adapters
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
ProCALM (Uniref9B) został opublikowany przez Profluent Bio,California Institute of Technology, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie proteins, Protein generation.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, ProGen2-base. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
ProCALM (Uniref9B) — częste pytania
ProCALM (Uniref9B)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Profluent Bio,California Institute of Technology, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
ProCALM (Uniref9B)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ProCALM (Uniref9B)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie proteins, Protein generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
ProCALM (Uniref9B)— 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.
ProCALM (Uniref9B)— 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.
ProCALM (Uniref9B)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 764M. 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.