Mothra
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
- Tokyo Institute of Technology
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Japan
- Veröffentlicht
- 25 September 2024
- Autoren
- Takamasa Suzuki, Dian Ma, Nobuaki Yasuo, Masakazu Sekijima
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.
- Trainingsdaten
- tokens
250,000 molecules × 50 tokens/molecule = 12,500,000 tokens Total training datapoints = 12,500,000 tokens (1.25e7)
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
- 3.7 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware setup: 4x NVIDIA Tesla P100 GPUs (1.90×10¹³ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 14 days (directly provided) = 1,209,600 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.90×10¹³ FLOP/s/GPU × 4 GPUs × 1,209,600 seconds × 0.4 = 3.7×10¹⁹ FLOPs
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
- Mothra: Multiobjective de novo Molecular Generation Using Monte Carlo Tree Search
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Mothra wurde veröffentlicht von Tokyo Institute of Technology, im Land aufgezeichnet als Japan, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet drug discovery.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 3.7 × 10¹⁹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Mothra — Häufige Fragen
Mothra— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.7 × 10¹⁹ 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.
Mothra— 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.
Mothra— 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.
Mothra— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Mothra— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tokyo Institute of Technology, basiert auf Japan, eine als kategorisierte Organisation academia.
Mothra— 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.
Mothra— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von drug discovery. 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.
Quelle
Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025
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