Protein-Mamba
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
- Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, Korea (Republic of)
- Opublikowany
- 24 September 2024
- Autorzy
- Bohao Xu, Yingzhou Lu, Yoshitaka Inoue, Namkyeong Lee, Tianfan Fu, Jintai Chen
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.
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 150
Total number of datapoints = 27,043 proteins × 300 amino acids/protein = 8,112,900 This equals approximately 8.1 × 10⁶ datapoints 27,043 × 300 = 8,112,900
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
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Zastosowane chipy
- 1
- Pobór mocy
- 379 W
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 5
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Protein-Mamba: Biological Mamba Models for Protein Function Prediction
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Protein-Mamba został opublikowany przez Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,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.
Odpowiedzi
Protein-Mamba — częste pytania
Protein-Mamba— 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.
Protein-Mamba— 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.
Protein-Mamba— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Protein-Mamba— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Rensselaer Polytechnic Institute,Stanford University,University of Minnesota,Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Protein-Mamba— 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.
Protein-Mamba— 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.
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.