ChemNet
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 Washington
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 25 September 2024
- Autoři
- Ivan Anishchenko, Yakov Kipnis, Indrek Kalvet, Guangfeng Zhou, Rohith Krishna, Samuel J Pellock, Anna Lauko, Gyu Rie Lee, Linna An, Justas Dauparas, Frank DiMaio, David Baker
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein folding prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 172,062,700 tokens
112,828 data points Calculation: Single dataset (PDB) with 112,828 examples = 112,828 total data points
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Modeling protein-small molecule conformational ensembles with ChemNet
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
ChemNet byl zveřejněn University of Washington, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein folding prediction.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 172,062,700 tokeny textu
Odpovědi
ChemNet — běžné otázky
ChemNet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
ChemNet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ChemNet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein folding prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ChemNet— 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.
ChemNet— 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.
ChemNet— 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.