ChatMol
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont ouverts, mais aucun nombre de paramètres n'a été publié à son sujet. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse part de ce nombre, nous préférerions donc ne rien afficher plutôt qu'une estimation fabriquée.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Type d'organisation
- Academia,Industry,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 2 September 2024
- Auteurs
- Zheni Zeng, Bangchen Yin, Shipeng Wang, Jiarui Liu, Cheng Yang, Haishen Yao, Xingzhi Sun, Maosong Sun, Guotong Xie, Zhiyuan Liu
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Drug discovery
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Summary of calculations: ChEBI-20: 26,407 samples × 143 tokens/sample = 3,775,701 tokens PCdes: 10,500 samples × 162 tokens/sample = 1,701,000 tokens ChEBI-dia: 7,361 dialogs × 200 tokens/dialog = 1,472,200 tokens Total dataset tokens: 3,775,701 + 1,701,000 + 1,472,200 = 7,948,901 tokens Training tokens: 12,000 steps × 256 tokens/step = 3,072,000 tokens Final data estimate: 3.072 × 10^6 tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Open (non-commercial)
Codes and data are provided in https://github.com/Ellenzzn/ChatMol/tree/main [no clear license]
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 13
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ChatMol: interactive molecular discovery with natural language
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, in China, in September 2024. It comes out of academia,Industry,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing drug discovery.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Réponses
ChatMol — Questions fréquentes
What is ChatMol used for?
ChatMol works in Biology, and is recorded as handling drug discovery. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download ChatMol?
The weights for ChatMol are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
What GPU do I need to run ChatMol?
We cannot say. ChatMol has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is ChatMol open source?
Its weights are published, so ChatMol can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does ChatMol have?
No parameter count has been published for ChatMol, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created ChatMol?
ChatMol was published by Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, based in China, categorised as academia,Industry,Academia.
When was ChatMol released?
ChatMol was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.