DrugCLIP
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
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
- Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Type d'organisation
- Academia,Research collective,Academia,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 3 September 2024
- Auteurs
- Yinjun Jia, Bowen Gao, Jiaxin Tan, Xin Hong, Wenyu Zhu, Haichuan Tan, Yuan Xiao, Yanwen Huang, Yue Jin, Yafei Yuan, Jiekang Tian, Weiying Ma, Yaqin Zhang, Chuangye Yan, Wei Zhang, Yanyan Lan
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 screening, Drug discovery
- Modèle de base
- Uni-Mol Molecular Model
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
Data for DrugCLIP: Pretraining: 5.5 × 10^6 (pseudo-pocket and ligand pairs) Fine-tuning: 4.0 × 10^4 (experimental complexes) Total 5,540,000 datapoints Assuming 300 tokens per protein-ligand pair: 5540000*300=1662000000
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Comment cela a été établi
- Hardware
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
- Citations
- 3
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
DrugCLIP a été publié par Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, dans le pays enregistré comme China, durant September 2024. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Research collective,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de molecular screening, Drug discovery.
Il s'appuie sur Uni-Mol Molecular Model. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Réponses
DrugCLIP — questions courantes
DrugCLIP— 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.
DrugCLIP— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de molecular screening, Drug discovery. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
DrugCLIP— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
DrugCLIP— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
DrugCLIP— 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.
DrugCLIP— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Research collective,Academia,Academia.
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.