SO3LR
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 Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University
- Typ organizace
- Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia
- Země
- Luxembourg, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Korea (Republic of)
- Publikováno
- 8 October 2024
- Autoři
- Adil Kabylda, J. Thorben Frank, Sergio Suarez Dou, Almaz Khabibrakhmanov, Leonardo Medrano Sandonas, Oliver T. Unke, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Muller, Alexandre Tkatchenko
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein folding prediction, Molecular simulation
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
GEMS fragments: 2,700,000 QM7-X molecules: 1,000,000 AQM gas-phase drugs: 60,000 SPICE dipeptides: 33,000 DES molecular dimers: 15,000 Gas-phase water clusters: 10,000 2,700,000 + 1,000,000 + 60,000 + 33,000 + 15,000 + 10,000 = 3,818,000 ≈ 4,000,000 datapoints Assuming 30 atoms per molecule and 1 token per atom: 120000000 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.
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA H100 PCIe
- Doba reálného času
- 86 hours
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
- Molecular Simulations with a Pretrained Neural Network and Universal Pairwise Force Fields
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
SO3LR byl zveřejněn University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, v zemi zaznamenané jako Luxembourg, během October 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein folding prediction, Molecular simulation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Odpovědi
SO3LR — běžné otázky
SO3LR— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, zakládající se na Luxembourg, organizace zařazená jako academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
SO3LR— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
SO3LR— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein folding prediction, Molecular simulation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
SO3LR— 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.
SO3LR— 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.
SO3LR— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.