IEV2MOL
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
- Tokyo Institute of Technology
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Japan
- Pubblicato
- 10 October 2024
- Autori
- Mami Ozawa, Shogo Nakamura, Nobuaki Yasuo, Masakazu Sekijima
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato 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 la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 73,585,425 tokens
Main dataset: 981,139 compounds represented by SMILES strings. Estimating ~40 characters per compound Total prediction targets: 981139 * 40 = 39245560
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.
- Come è stato stabilito
- Hardware
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- IEV2Mol: Molecular Generative Model Considering Protein-Ligand Interaction Energy Vectors
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
IEV2MOL è stato pubblicato da Tokyo Institute of Technology, nel paese registrato come Japan, durante October 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di drug discovery.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
È stato addestrato su un corpus di circa 73,585,425 token di testo
Risposte
IEV2MOL — domande comuni
IEV2MOL— 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.
IEV2MOL— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tokyo Institute of Technology, basato su Japan, un'organizzazione categorizzata come academia.
IEV2MOL— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 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.
IEV2MOL— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di drug discovery. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
IEV2MOL— 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.
IEV2MOL— 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.
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.