MEGNet (crystal elasticity model)
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 California San Diego
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 10 April 2019
- Autores
- Chi Chen, Weike Ye, Yunxing Zuo, Chen Zheng, Shyue Ping Ong
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Materials science
- Tarea
- Molecular property prediction
- Formato numérico
- FP32
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.
- parámetros
- 26.1K
- Datos de entrenamiento
- 4,664 tokens
- Épocas
- 1,000
Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.913mrln2g0cv
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
- 4.5 × 10¹⁷ FLOP
Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.3ria9ya1ty1o Updated calculation assuming 100s per epoch and a single GPU. 1000*100*11340000000000*0.4=453600000000000000
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
- Tiempo de reloj
- 28 hours
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
- Citas
- 1,301
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Graph Networks as a Universal Machine Learning Framework for Molecules and Crystals
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
MEGNet (crystal elasticity model) fue publicado por University of California San Diego, en el país registrado como United States of America, durante April 2019. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Materials science, y se registra como realizando la tarea de molecular property prediction.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió alrededor de 4.5 × 10¹⁷ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 4,664 tokens de texto
Respuestas
MEGNet (crystal elasticity model) — preguntas comunes
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿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.
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿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.
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 26.1K. Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.913mrln2g0cv. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of California San Diego, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2019. 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.
MEGNet (crystal elasticity model)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Materials science, y se registra como manejando la tarea de molecular property prediction. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
MEGNet (crystal elasticity model)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.5 × 10¹⁷ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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.
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.