MBP

Gesloten gewichten University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU) December 2023

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

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

Organisatie
University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU)
Organisatietype
Academia,Industry,Academia
Land
China
Gepubliceerd
11 December 2023
Auteurs
Jiaxian Yan, Zhaofeng Ye, Ziyi Yang, Chengqiang Lu, Shengyu Zhang, Qi Liu, Jiezhong Qiu

Wat het doet

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

Domein
Biology
Taak
Protein-ligand binding affinity prediction

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

Training gegevens
tokens

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen
1.8 × 10¹⁸ FLOP

"We pre-trained our model on one NVIDIA A100-PCIE-40GB for about 16 h and fine-tuned for about 1 h." Assume 40% utilization and FP16 precision.

Hoe het werd opgericht
Hardware

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Record vertrouwen
Likely

Bronnen

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

Referentie
Multi-task bioassay pre-training for protein-ligand binding affinity prediction
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

MBP werd gepubliceerd door University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), in het land geregistreerd als China, tijdens December 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Industry,Academia.

Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein-ligand binding affinity prediction.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Antwoorden

MBP — veelgestelde vragen

01

MBP— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein-ligand binding affinity prediction. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

02

MBP— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

03

MBP— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.

04

MBP— is het open-source?

De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.

05

MBP— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

06

MBP— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Science and Technology of China (USTC),Tencent,Zhejiang University (ZJU), gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry,Academia.

07

MBP— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in December 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.