DrugCLIP
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Organisationsart
- Academia,Research collective,Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 3 September 2024
- Autoren
- Yinjun Jia, Bowen Gao, Jiaxin Tan, Xin Hong, Wenyu Zhu, Haichuan Tan, Yuan Xiao, Yanwen Huang, Yue Jin, Yafei Yuan, Jiekang Tian, Weiying Ma, Yaqin Zhang, Chuangye Yan, Wei Zhang, Yanyan Lan
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Molecular screening, Drug discovery
- Basis-Modell
- Uni-Mol Molecular Model
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Data for DrugCLIP: Pretraining: 5.5 × 10^6 (pseudo-pocket and ligand pairs) Fine-tuning: 4.0 × 10^4 (experimental complexes) Total 5,540,000 datapoints Assuming 300 tokens per protein-ligand pair: 5540000*300=1662000000
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 3
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
DrugCLIP wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Research collective,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet molecular screening, Drug discovery.
Es basiert auf Uni-Mol Molecular Model. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
DrugCLIP — Häufige Fragen
DrugCLIP— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DrugCLIP— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von molecular screening, Drug discovery. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
DrugCLIP— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
DrugCLIP— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
DrugCLIP— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
DrugCLIP— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Research collective,Academia,Academia.
Die andere Richtung
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