MBP
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU)
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Academia
- País
- China
- Publicado
- 11 December 2023
- Autores
- Jiaxian Yan, Zhaofeng Ye, Ziyi Yang, Chengqiang Lu, Shengyu Zhang, Qi Liu, Jiezhong Qiu
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein-ligand binding affinity prediction
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.8 × 10¹⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
"We pre-trained our model on one NVIDIA A100-PCIE-40GB for about 16 h and fine-tuned for about 1 h." Assume 40% utilization and FP16 precision.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Multi-task bioassay pre-training for protein-ligand binding affinity prediction
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
MBP fue publicado por University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), en el país registrado como China, durante December 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein-ligand binding affinity prediction.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
MBP — preguntas comunes
MBP— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein-ligand binding affinity prediction. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
MBP— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
MBP— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
MBP— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
MBP— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
MBP— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), basado en China, una organización categorizada como academia,Industry,Academia.
MBP— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.