ProTeM
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
- Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Huazhong University of Science and Technology,Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China, United Arab Emirates
- Opublikowany
- 17 September 2024
- Autorzy
- Ming Qin, Xun Li, Yuhao Wang, Zhenping Li, Hongbin Ye, Zongbing Wang, Weihao Gao, Shangsong Liang, Qiang Zhang, Keyan Ding
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein function prediction
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
Bio-LLM: 2,000,000 documents × 100 tokens = 2.0 × 10^8 tokens ProTeM: 467,277 pairs × (50 text + 300 protein) tokens = 1.63 × 10^8 tokens Total: 2.0 × 10^8 + 1.63 × 10^8 = 3.63 × 10^8 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- ProTeM: Unifying Protein Function Prediction via Text Matching
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
ProTeM został opublikowany przez Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Huazhong University of Science and Technology,Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), w kraju zapisanym jako China, podczas September 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein function prediction.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
ProTeM — częste pytania
ProTeM— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Zhejiang Lab,Zhejiang University (ZJU),Huazhong University of Science and Technology,Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
ProTeM— 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.
ProTeM— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein function prediction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
ProTeM— 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.
ProTeM— 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.
ProTeM— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.