MoLFormer-XL
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
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
- IBM
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 25 January 2023
- Autori
- Jerret Ross, Brian Belgodere, Vijil Chenthamarakshan, Inkit Padhi, Youssef Mroueh, Payel Das
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein generation, Protein folding 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
- tokens
- Epoche
- 4
"MoLFormer-XL has been pretrained on 1.1 billion molecules represented as machine-readable strings of text." 15K steps "PubChem+ZINC (>1 billion data points) datasets" mean token amount (table 4 from supplementary materials): 44.76 44.76*1.1*10^9 = 49236000000 tokens
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 4.5 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec *(208 hours * 16 GPUs +1 GPU * 12 hours) [see training time notes] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.509e+20 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA V100
- Chip utilizzati
- 16
- Tempo di parete
- 208 hours (8.7 days)
- Consumo energetico
- 9.6 kW
"Together, both techniques raised our per-GPU processing costs from 50 molecules to 1,600 molecules, allowing us to get away with 16 GPUs instead of 1,000. By eliminating hundreds of unnecessary GPUs, we consumed 61 times less energy and still had a trained model in five days. " "Our pretraining task consists of training on the full dataset to 4 epochs. Training a single epoch of just PubChem on a single NVIDIA V100 GPU would take approximately 60 hours. Utilizing Distributed Data Parallel, pre…
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Open source
Python codes for MoLFormer training and fine-tuning, and Python notebooks for MoLFormer attention visualization, as well as instances of pretrained models, are available at https://github.com/IBM/molformer. Apache 2.0
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
- An AI foundation model that learns the grammar of molecules
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
MoLFormer-XL è stato pubblicato da IBM, nel paese registrato come United States of America, durante January 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein generation, Protein folding prediction.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 4.5 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
MoLFormer-XL — domande comuni
MoLFormer-XL— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein generation, Protein folding prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
MoLFormer-XL— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
MoLFormer-XL— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.5 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
MoLFormer-XL— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
MoLFormer-XL— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
MoLFormer-XL— 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.
MoLFormer-XL— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da IBM, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
MoLFormer-XL— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 2023. 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.
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.