← Wszystkie modele

Profil modelu

AlphaFold 3

Google DeepMind,Isomorphic Labs·USA·V 2024·biologia
szacunek z compute
Indeks Świadomości
0,0017%
widełki: 0,0006%–0,0046%szacunek z compute
Informacja (pojemność)
1,8×10⁷ bitów
widełki: 6,8×10⁶–4,9×10⁷
Energia treningu
44 MWh
widełki: 22 MWh–88 MWhszacunek z computesprzęt: NVIDIA A100
Sprawność
1,9 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Jak policzono te liczby

szacunek z compute
  • ·parametry: wyprowadzone z compute treningu (Chinchilla: P=√(C/120))
  • ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
  • ·energia: compute ÷ sprawność NVIDIA A100 (zmierzony sprzęt) × MFU 0,40 × PUE 1,2

Bramka Mazurowska — pełna moc diagnostyczna (informacja × kod)

metoda z nagrania [Cybernetyka #2]

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznej. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Informacja
1,8×10⁷
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
3,0×10¹¹
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1018,7 bit²
pole = informacja × kod

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakości czeka na fazę 2. „Kod = parametry×16 bitów" to nasze założenie techniczne, a prezentacja iloczynu jako POLA w bit² — nasza operacjonalizacja (Dominik mówi o iloczynie „informacja razy kod", nie o polu).

Fizyczna kotwica — granica Landauera

termodynamika · nie benchmark

Fizyka wyznacza absolutne minimum energii na zapis jednego bitu: kT·ln2 ≈ 2,9×10⁻²¹ J. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

Fizyczne minimum
8,5×10⁻¹⁰ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
44 MWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
20,3 rzędu wielkości
= 10^20,3 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
AlphaFold 3
20,3

Mózg jest o ~6 rzędów wielkości bliżej fizycznego ideału — termodynamiczny mistrz.

Uczciwie: to miara sprawności (te same dane co bity/dżul, w jednostkach fizyki) — nadal strona ilościowa. Miara jakości wymaga jeszcze licznika-kodu (wierności) — faza 2.

Ile drogi do mózgu?i

0,0017%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

AlphaFold 3 osiąga 0,0017% potencjału mózgu — mózg ma ok. 58 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (V 2024) AlphaFold 3 wyprzedzały go 84 modele — na czele z:

W dniu premiery
#85
Do ówczesnego lidera
×24,5
Modeli przed premierą
173

Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

Pozycja w rankingu

#264 z 419
  1. #262GPT-3.5 Turbo0,0018%
  2. #263SPHINX (Llama 2 13B)0,0018%
  3. #264AlphaFold 30,0017%
  4. #265Turing-NLG0,0016%
  5. #266Ling-lite-1.5 ("Bailing")0,0016%

Rodzina AlphaFold

2 wersje

Od AlphaFold 2 (XI 2020) do AlphaFold 3 (V 2024) indeks linii urósł ×41,9. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

  1. XI 2020AlphaFold 24,1×10⁻⁵%
  2. V 2024AlphaFold 30,0017%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; AlphaFold 3 wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).