MoLeR
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
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
- Microsoft Research,Novartis
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America, Switzerland
- Publikováno
- 12 May 2024
- Autoři
- Krzysztof Maziarz, Henry Jackson-Flux, Pashmina Cameron, Finton Sirockin, Nadine Schneider, Nikolaus Stiefl, Marwin Segler, Marc Brockschmidt
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Drug discovery
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.1 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
training speed 95.2 molecules/sec (Table 1) 1.5*10^6 molecules / 95.2 = 15756 seconds = 4 hours (1 epoch) "a few GPU days" - let's assume (!) it was 10 GPU-days 10*24*3600*8126000000000*0.3 = 2.1062592e+18
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla K80
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
https://github.com/microsoft/molecule-generation
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Learning to Extend Molecular Scaffolds with Structural Motifs
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
MoLeR byl zveřejněn Microsoft Research,Novartis, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol drug discovery.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.1 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K80. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
MoLeR — běžné otázky
MoLeR— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
MoLeR— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft Research,Novartis, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
MoLeR— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
MoLeR— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol drug discovery. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
MoLeR— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
MoLeR— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.1 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K80. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
MoLeR— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
MoLeR— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
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.