DrugFormer

Uzavřené váhy University of Florida,University of Texas Health Science Center,H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute 21.7M parametry August 2024

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
University of Florida,University of Texas Health Science Center,H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute
Typ organizace
Academia,Academia
Země
United States of America
Publikováno
29 August 2024
Autoři
Xiaona Liu, Qing Wang, Minghao Zhou, Yanfei Wang, Xuefeng Wang, Xiaobo Zhou, Qianqian Song

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Biology
Úkol
Drug Sensitivity Prediction

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
21.7M

transformer encoder stack + gated aggregator linear map + classifier + gat = (3*65536+65536+256*1024+1024*256)*6 + 512*256+(2048*256)*32+33+33280

Výcviková data
tokens

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
DrugFormer: Graph‐Enhanced Language Model to Predict Drug Sensitivity
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

DrugFormer byl zveřejněn University of Florida,University of Texas Health Science Center,H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol drug Sensitivity Prediction.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Odpovědi

DrugFormer — běžné otázky

01

DrugFormer— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Florida,University of Texas Health Science Center,H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.

02

DrugFormer— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

03

DrugFormer— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol drug Sensitivity Prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

04

DrugFormer— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

05

DrugFormer— Je to OPEN SOURCE?

Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.

06

DrugFormer— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 21.7M. transformer encoder stack + gated aggregator linear map + classifier + gat = (3*65536+65536+256*1024+1024*256)*6 + 512*256+(2048*256)*32+33+33280. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.