dnaGrinder
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
- Hong Kong Polytechnic University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Hong Kong
- Opublikowany
- 24 September 2024
- Autorzy
- Qihang Zhao, Chi Zhang, Weixiong 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)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 63.6M
- Dane treningowe
- 10,425,000,000 tokens
Main Pretraining: 69 billion Further Pretraining: 0.41 billion Total: 69 + 0.41 = 69.41 billion (6.94e10) tokens
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
- 2.8 × 10¹⁹ FLOP
1. Hardware setup: - Initial: 8x NVIDIA H100 SXM5 (7.56e14 FLOP/s per GPU) - Further: 1x NVIDIA A800 (7.80e13 FLOP/s) 2. Training duration (calculated from steps): - Initial: 119,000 steps × (256×2314) tokens/step = 7.04e10 tokens - Further: 31,000 steps × (32×2241) tokens/step = 2.22e9 tokens 4. Final calculation: Initial: 6 × 6.36e7 params × 7.04e10 tokens = 2.68e19 FLOPs Further: 6 × 6.36e7 params × 2.22e9 tokens = 8.46e17 FLOPs Total: 2.7712964e+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 H100 SXM5 80GB
- Zastosowane chipy
- 8
- Pobór mocy
- 11.0 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 4
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- dnaGrinder: a lightweight and high-capacity genomic foundation model
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
dnaGrinder został opublikowany przez Hong Kong Polytechnic University, w kraju zapisanym jako Hong Kong, podczas September 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako 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.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 10,425,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
dnaGrinder — częste pytania
dnaGrinder— 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.
dnaGrinder— 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.
dnaGrinder— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 63.6M. 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.
dnaGrinder— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Hong Kong Polytechnic University, oparty na Hong Kong, organizacja sklasyfikowana jako academia.
dnaGrinder— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
dnaGrinder— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
dnaGrinder— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako 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.
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.