ChatMol
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo están abiertos, pero no se ha publicado ninguna cantidad de parámetros para él. Cada cifra de memoria y velocidad comienza desde ese número, por lo que preferiríamos no mostrar nada en lugar de una estimación fabricada.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Tipo de organización
- Academia,Industry,Academia
- País
- China
- Publicado
- 2 September 2024
- Autores
- Zheni Zeng, Bangchen Yin, Shipeng Wang, Jiarui Liu, Cheng Yang, Haishen Yao, Xingzhi Sun, Maosong Sun, Guotong Xie, Zhiyuan Liu
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Drug discovery
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Summary of calculations: ChEBI-20: 26,407 samples × 143 tokens/sample = 3,775,701 tokens PCdes: 10,500 samples × 162 tokens/sample = 1,701,000 tokens ChEBI-dia: 7,361 dialogs × 200 tokens/dialog = 1,472,200 tokens Total dataset tokens: 3,775,701 + 1,701,000 + 1,472,200 = 7,948,901 tokens Training tokens: 12,000 steps × 256 tokens/step = 3,072,000 tokens Final data estimate: 3.072 × 10^6 tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (non-commercial)
- Código de entrenamiento
- Open (non-commercial)
Codes and data are provided in https://github.com/Ellenzzn/ChatMol/tree/main [no clear license]
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Speculative
- Citations
- 13
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- ChatMol: interactive molecular discovery with natural language
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, in China, in September 2024. It comes out of academia,Industry,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing drug discovery.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Respuestas
ChatMol — Preguntas frecuentes
What is ChatMol used for?
ChatMol works in Biology, and is recorded as handling drug discovery. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download ChatMol?
The weights for ChatMol are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
What GPU do I need to run ChatMol?
We cannot say. ChatMol has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is ChatMol open source?
Its weights are published, so ChatMol can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does ChatMol have?
No parameter count has been published for ChatMol, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created ChatMol?
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, based in China, categorised as academia,Industry,Academia.
When was ChatMol released?
ChatMol was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.