ConfRank
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 Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Germany
- Veröffentlicht
- 24 November 2024
- Autoren
- Christian Hölzer, Rick Oerderm, Stefan Grimme, Jan Hamaekers,
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Drug discovery
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.
- Parameter
- 150K
- Trainingsdaten
- 1,396,310 tokens
7,349 molecular ensembles × 20 conformers = 146,980 conformers Pairs per ensemble = (20 × 19) ÷ 2 = 190 pairs Total pairs = 7,349 ensembles × 190 pairs = 1,396,310 datapoints
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA GeForce RTX 3070
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 238 W
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
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ConfRank: Improving GFN-FF Conformer Ranking with Pairwise Training
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
ConfRank wurde veröffentlicht von University of Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing, im Land aufgezeichnet als Germany, während November 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet drug discovery.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Es wurde auf einem Korpus von etwa 1,396,310 Text-Tokens
Antworten
ConfRank — Häufige Fragen
ConfRank— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing, basiert auf Germany, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
ConfRank— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ConfRank— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von drug discovery. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
ConfRank— 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.
ConfRank— 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.
ConfRank— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 150K. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Die andere Richtung
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