ChatMol
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Das Gewicht dieses Modells ist offen zugänglich, aber keine Parameteranzahl wurde dafür veröffentlicht. Jede Speicher- und Geschwindigkeitsangabe basiert auf dieser Zahl, daher möchten wir lieber nichts anzeigen als eine gefälschte Schätzung..
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Organisationstyp
- Academia,Industry,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 2 September 2024
- Autoren
- Zheni Zeng, Bangchen Yin, Shipeng Wang, Jiarui Liu, Cheng Yang, Haishen Yao, Xingzhi Sun, Maosong Sun, Guotong Xie, Zhiyuan Liu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Biology
- Aufgabe
- Drug discovery
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Summary of calculations: ChEBI-20: 26,407 samples × 143 tokens/sample = 3,775,701 tokens PCdes: 10,500 samples × 162 tokens/sample = 1,701,000 tokens ChEBI-dia: 7,361 dialogs × 200 tokens/dialog = 1,472,200 tokens Total dataset tokens: 3,775,701 + 1,701,000 + 1,472,200 = 7,948,901 tokens Training tokens: 12,000 steps × 256 tokens/step = 3,072,000 tokens Final data estimate: 3.072 × 10^6 tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (non-commercial)
- Trainingscode
- Open (non-commercial)
Codes and data are provided in https://github.com/Ellenzzn/ChatMol/tree/main [no clear license]
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Speculative
- Zitationen
- 13
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ChatMol: interactive molecular discovery with natural language
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, in China, in September 2024. It comes out of academia,Industry,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing drug discovery.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Antworten
ChatMol — Häufig gestellte Fragen
What is ChatMol used for?
ChatMol works in Biology, and is recorded as handling drug discovery. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download ChatMol?
Die Gewichte für ChatMol sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardwareanforderungen, anstatt Modelldateien zu hosten.
What GPU do I need to run ChatMol?
We cannot say. ChatMol has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is ChatMol open source?
Its weights are published, so ChatMol can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does ChatMol have?
No parameter count has been published for ChatMol, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created ChatMol?
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, based in China, categorised as academia,Industry,Academia.
When was ChatMol released?
ChatMol was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.