PLAPT

Trénink spotřeboval kolem 3.9 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti. 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.

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.

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

Má počet parametrů 1.5M. "Figure 3: The prediction module takes a 1792x1 feature vector as its input, which is then partitioned into two streams: The first stream processes the first 1024 indices of the feature vector through a 512-node protein-specific linear layer, followed by a ReLU activation function. Concurrently, the second stream processes the latter 768 feature indices through a similar 512-node moleculespecific linear layer, also followed by a ReLU activation. Outputs from both streams are concatenated into a single vector of 1024 elements. This combined vector is passed through a batch normalization layer with a momentum of 0.9 and epsilon of 0.001. The vector is then fed through the 512-node Linear Layer 1 and ReLU activation. A dropout layer with a probability of 20% is then applied to mitigate overfitting. Following the dropout layer, the prediction module continues to reduce the feature space with the 64-node Linear Layer 2 with ReLU activation, before reaching the single node Linear Layer 3. This layer outputs the predicted scalar value representing the normalized negative log10 affinity value, which is then un-normalized." (512 * 1024) + (512 * 768) + (512 * 1024) + (64 * 512) + 64 = 1474624. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Bylo to publikováno společností Wolfram Research,ASC27,Newport High School,Sanskriti School, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry,Academia.

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

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein-ligand binding affinity prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.