MBP

Zárt súlyok University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU) December 2023

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
University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU)
Szervezet típusa
Academia,Industry,Academia
Ország
China
Közölt
11 December 2023
Szerzők
Jiaxian Yan, Zhaofeng Ye, Ziyi Yang, Chengqiang Lu, Shengyu Zhang, Qi Liu, Jiezhong Qiu

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Protein-ligand binding affinity prediction

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

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás
1.8 × 10¹⁸ FLOP

"We pre-trained our model on one NVIDIA A100-PCIE-40GB for about 16 h and fine-tuned for about 1 h." Assume 40% utilization and FP16 precision.

Hogyan jött létre
Hardware

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Multi-task bioassay pre-training for protein-ligand binding affinity prediction
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

MBP ki lett adva által University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), az országban rögzítve mint China, alatt December 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Industry,Academia.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein-ligand binding affinity prediction.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Mi került a felépítésébe

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Válaszok

MBP — gyakori kérdések

01

MBP— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein-ligand binding affinity prediction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

02

MBP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

03

MBP— 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.

04

MBP— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

05

MBP— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

06

MBP— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia.

07

MBP— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..