ChatMol

Open gewichten Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications September 2024

Geen schatting

Geen hardwarevereisten voor dit model

De gewichten van dit model zijn openbaar, maar er is geen parameter count voor gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsgetal begint bij dat nummer, dus laten we liever niets zien dan een verzonnen schatting.

Op record

Volledige specificatie

Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.

Organisatie
Tsinghua University,PingAn Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications
Organisatie type
Academia,Industry,Academia
Land
China
Gepubliceerd
2 September 2024
Auteurs
Zheni Zeng, Bangchen Yin, Shipeng Wang, Jiarui Liu, Cheng Yang, Haishen Yao, Xingzhi Sun, Maosong Sun, Guotong Xie, Zhiyuan Liu

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.

Domein
Biology
Taak
Drug discovery

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.

Opleidingsgegevens
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

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Open — downloadable
Model toegang
Open weights (non-commercial)
Trainingscode
Open (non-commercial)

Codes and data are provided in https://github.com/Ellenzzn/ChatMol/tree/main [no clear license]

Hoe het is geclassificeerd

Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Vereiste vertrouwen
Speculative
Citaties
13

Bronnen

Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
ChatMol: interactive molecular discovery with natural language
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Over dit model

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.

Antwoorden

ChatMol — Veelgestelde vragen

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

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.

07

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.

Bron

Oorspronkelijke publicatie

Laast bijgewerkt 28 November 2025

De andere richting

Vanuit het andere perspectief bekijken?

Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.