MolPhenix
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Valence Labs,University of British Columbia (UBC),Vector Institute,University of Toronto,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms)
- Τύπος οργανισμού
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Χώρα
- Canada
- Δημοσιευμένο
- 10 September 2024
- Συγγραφείς
- Philip Fradkin, Puria Azadi, Karush Suri, Frederik Wenkel, Ali Bashashati, Maciej Sypetkowski, Dominique Beaini
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Biology
- Εργασία
- Cell Biology
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 38.7M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
- Εποχές
- 100
Taken from table 7, "model size" row; "medium (38.7M)"
2,150,000 datapoints Based on: - 1,316,283 molecule-concentration pairs - >2,150,000 phenomic experiments Final count = 2,150,000 unique datapoints (2.15e6)
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 4.3 × 10¹⁸ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
"We utilized an NVIDIA A100 GPU to train Molphenix using Phenom1 and MolGPS embeddings, which takes approximately ∼4.75 hours each." Assume FP16 precision, 40% utilization. 9.5*60*60*312000000000000*0.4=4.26816e+18
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA A100
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1
- Χρόνος τοίχου
- 10 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 433 W
"We utilized an NVIDIA A100 GPU to train Molphenix using Phenom1 and MolGPS embeddings, which takes approximately ∼4.75 hours each."
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- How Molecules Impact Cells: Unlocking Contrastive PhenoMolecular Retrieval
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
MolPhenix δημοσιεύθηκε από Valence Labs,University of British Columbia (UBC),Vector Institute,University of Toronto,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), στην χώρα καταγεγραμμένη ως Canada, κατά τη διάρκεια September 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του cell Biology.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 4.3 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Απαντήσεις
MolPhenix — κοινές ερωτήσεις
MolPhenix— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 4.3 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
MolPhenix— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
MolPhenix— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
MolPhenix— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 38.7M. Taken from table 7, "model size" row; "medium (38.7M)". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
MolPhenix— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Valence Labs,University of British Columbia (UBC),Vector Institute,University of Toronto,University of Montreal / Université de Montréal,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), βασισμένο σε Canada, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
MolPhenix— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε September 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
MolPhenix— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του cell Biology. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.