SO3LR
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
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
- University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University
- Organisatie type
- Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia
- Land
- Luxembourg, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Korea (Republic of)
- Gepubliceerd
- 8 October 2024
- Authors
- Adil Kabylda, J. Thorben Frank, Sergio Suarez Dou, Almaz Khabibrakhmanov, Leonardo Medrano Sandonas, Oliver T. Unke, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Muller, Alexandre Tkatchenko
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein folding prediction, Molecular simulation
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
GEMS fragments: 2,700,000 QM7-X molecules: 1,000,000 AQM gas-phase drugs: 60,000 SPICE dipeptides: 33,000 DES molecular dimers: 15,000 Gas-phase water clusters: 10,000 2,700,000 + 1,000,000 + 60,000 + 33,000 + 15,000 + 10,000 = 3,818,000 ≈ 4,000,000 datapoints Assuming 30 atoms per molecule and 1 token per atom: 120000000 tokens
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA H100 PCIe
- Wall-clock time
- 86 hours
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
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Molecular Simulations with a Pretrained Neural Network and Universal Pairwise Force Fields
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
SO3LR was published by University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, in Luxembourg, in October 2024. It comes out of academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein folding prediction, Molecular simulation.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Antwoorden
SO3LR — Veelgestelde vragen
Who created SO3LR?
SO3LR was published by University of Luxembourg,Technische Universitat Berlin,Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data,DeepMind,Max Planck Institute for Informatics,Korea University, based in Luxembourg, categorised as academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia.
When was SO3LR released?
SO3LR was published in October 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.
What is SO3LR used for?
SO3LR works in Biology, and is recorded as handling protein folding prediction, Molecular simulation. 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.
What GPU do I need to run SO3LR?
None. SO3LR is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is SO3LR open source?
The licensing for SO3LR was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does SO3LR have?
No parameter count has been published for SO3LR, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.