MolMVC

Ouvrir les poids Central South University,Singapore Agency for Science September 2024

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Central South University,Singapore Agency for Science
Type d'organisation
Academia,Government
Pays
China, Singapore
Publié
4 September 2024
Auteurs
Zhijian Huang, Ziyu Fan, Siyuan Shen, Min Wu, Lei Deng

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Biology
Tâche
Molecular representation learning

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

Données d'entraînement
tokens

Total Datapoints = 3.4M molecular instances = 3.4e6 (Direct value from dataset size, no calculations needed)

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (non-commercial)
Code d'entraînement
Open (non-commercial)

no clear license https://github.com/Hhhzj-7/MolMVC

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
MolMVC: Enhancing molecular representations for drug-related tasks through multi-view contrastive learning
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

MolMVC a été publié par Central South University,Singapore Agency for Science, dans le pays enregistré comme China, durant September 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Government.

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de molecular representation learning.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Réponses

MolMVC — questions courantes

01

MolMVC— qui l'a créé ?

Il a été publié par Central South University,Singapore Agency for Science, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Government.

02

MolMVC— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

03

MolMVC— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de molecular representation learning. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

04

MolMVC— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

05

MolMVC— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.

06

MolMVC— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

07

MolMVC— combien de paramètres cela a-t-il ?

Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.