Mothra
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
- 25 September 2024
- Autori
- Takamasa Suzuki, Dian Ma, 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
- tokens
250,000 molecules × 50 tokens/molecule = 12,500,000 tokens Total training datapoints = 12,500,000 tokens (1.25e7)
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
- 3.7 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: 4x NVIDIA Tesla P100 GPUs (1.90×10¹³ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 14 days (directly provided) = 1,209,600 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.90×10¹³ FLOP/s/GPU × 4 GPUs × 1,209,600 seconds × 0.4 = 3.7×10¹⁹ FLOPs
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
- Mothra: Multiobjective de novo Molecular Generation Using Monte Carlo Tree Search
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Mothra è stato pubblicato da Tokyo Institute of Technology, nel paese registrato come Japan, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di drug discovery.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 3.7 × 10¹⁹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Mothra — domande comuni
Mothra— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.7 × 10¹⁹ FLOP. 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.
Mothra— 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.
Mothra— 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.
Mothra— 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.
Mothra— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tokyo Institute of Technology, basato su Japan, un'organizzazione categorizzata come academia.
Mothra— 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.
Mothra— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di drug discovery. 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.
Fonte
Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025
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.