DTI-LM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- University of Central Florida
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 2 September 2024
- Autori
- Khandakar Tanvir Ahmed, Md. Istiaq Ansari, Wei Zhang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein-ligand binding affinity prediction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 6,041 tokens
DrugBank: 6,041 BindingDB: 4,040 Yamanishi_08: 3,448 Luo's Dataset: 1,526 Total = 6,041 + 4,040 + 3,448 + 1,526 = 15,055 datapoints
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DTI-LM: language model powered drug–target interaction prediction
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
DTI-LM è stato pubblicato da University of Central Florida, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein-ligand binding affinity prediction.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È stato addestrato su un corpus di circa 6,041 token di testo
Risposte
DTI-LM — domande comuni
DTI-LM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
DTI-LM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein-ligand binding affinity prediction. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
DTI-LM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
DTI-LM— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
DTI-LM— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
DTI-LM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Central Florida, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.