IEV2MOL
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
- Tokyo Institute of Technology
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Japan
- Publicado
- 10 October 2024
- Autores
- Mami Ozawa, Shogo Nakamura, Nobuaki Yasuo, Masakazu Sekijima
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 usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 73,585,425 tokens
Main dataset: 981,139 compounds represented by SMILES strings. Estimating ~40 characters per compound Total prediction targets: 981139 * 40 = 39245560
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.
- Cómo se estableció
- Hardware
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
- IEV2Mol: Molecular Generative Model Considering Protein-Ligand Interaction Energy Vectors
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
IEV2MOL fue publicado por Tokyo Institute of Technology, en el país registrado como Japan, durante October 2024. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de drug discovery.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 73,585,425 tokens de texto
Respuestas
IEV2MOL — preguntas comunes
IEV2MOL— ¿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.
IEV2MOL— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Tokyo Institute of Technology, basado en Japan, una organización categorizada como academia.
IEV2MOL— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2024. 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.
IEV2MOL— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de drug discovery. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
IEV2MOL— ¿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.
IEV2MOL— ¿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.
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.