ChatMol
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono aperti, ma nessun conteggio dei parametri è stato pubblicato. Ogni dato sulla memoria e sulla velocità parte da quel numero, quindi preferiamo non mostrare nulla piuttosto che una stima inventata.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 2 September 2024
- Autori
- Zheni Zeng, Bangchen Yin, Shipeng Wang, Jiarui Liu, Cheng Yang, Haishen Yao, Xingzhi Sun, Maosong Sun, Guotong Xie, Zhiyuan Liu
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Drug discovery
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 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
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (non-commercial)
- Codice di addestramento
- Open (non-commercial)
Codes and data are provided in https://github.com/Ellenzzn/ChatMol/tree/main [no clear license]
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Speculative
- Citations
- 13
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ChatMol: interactive molecular discovery with natural language
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
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.
Risposte
ChatMol — Domande frequenti
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.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.