MBP

Geschlossene Gewichtungen University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU) December 2023

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
University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU)
Organisationsart
Academia,Industry,Academia
Land
China
Veröffentlicht
11 December 2023
Autoren
Jiaxian Yan, Zhaofeng Ye, Ziyi Yang, Chengqiang Lu, Shengyu Zhang, Qi Liu, Jiezhong Qiu

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Biology
Aufgabe
Protein-ligand binding affinity prediction

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

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.

Training-Compute
1.8 × 10¹⁸ FLOP

"We pre-trained our model on one NVIDIA A100-PCIE-40GB for about 16 h and fine-tuned for about 1 h." Assume 40% utilization and FP16 precision.

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
Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Multi-task bioassay pre-training for protein-ligand binding affinity prediction
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

MBP wurde veröffentlicht von University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), im Land aufgezeichnet als China, während December 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein-ligand binding affinity prediction.

Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.

Was in den Aufbau geflossen ist

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Antworten

MBP — Häufige Fragen

01

MBP— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein-ligand binding affinity prediction. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

02

MBP— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

03

MBP— 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.

04

MBP— 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.

05

MBP— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

06

MBP— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry,Academia.

07

MBP— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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