SO3LR
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 Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia
- Land
- Luxembourg, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 8 October 2024
- Autoren
- Adil Kabylda, J. Thorben Frank, Sergio Suarez Dou, Almaz Khabibrakhmanov, Leonardo Medrano Sandonas, Oliver T. Unke, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Muller, Alexandre Tkatchenko
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein folding prediction, Molecular simulation
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
GEMS fragments: 2,700,000 QM7-X molecules: 1,000,000 AQM gas-phase drugs: 60,000 SPICE dipeptides: 33,000 DES molecular dimers: 15,000 Gas-phase water clusters: 10,000 2,700,000 + 1,000,000 + 60,000 + 33,000 + 15,000 + 10,000 = 3,818,000 ≈ 4,000,000 datapoints Assuming 30 atoms per molecule and 1 token per atom: 120000000 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.
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
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 H100 PCIe
- Wand-Uhrzeit
- 86 hours
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
- Molecular Simulations with a Pretrained Neural Network and Universal Pairwise Force Fields
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
SO3LR wurde veröffentlicht von University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, im Land aufgezeichnet als Luxembourg, während October 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein folding prediction, Molecular simulation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
SO3LR — Häufige Fragen
SO3LR— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, basiert auf Luxembourg, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
SO3LR— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
SO3LR— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein folding prediction, Molecular simulation. 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.
SO3LR— 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.
SO3LR— 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.
SO3LR— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Die andere Richtung
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