GenMS
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Google DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 10 September 2024
- Szerzők
- Sherry Yang, Simon Batzner, Ruiqi Gao, Muratahan Aykol, Alexander L. Gaunt, Brendan McMorrow, Danilo J. Rezende, Dale Schuurmans, Igor Mordatch, Ekin D. Cubuk
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Materials science
- Feladat
- Crystal discovery
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
for training dissusion model (there were also language and GNN modeules trained): Batch size 512 Training steps 200000
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Használt chipek
- 64
- Teljesítményfogyasztás
- 42.9 kW
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Generative Hierarchical Materials Search
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
GenMS ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Materials science, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása crystal discovery.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
GenMS — gyakori kérdések
GenMS— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GenMS— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GenMS— Mire használják?
Működik a területen a Materials science, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot crystal discovery. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
GenMS— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
GenMS— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
GenMS— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..