MoLeR
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Microsoft Research,Novartis
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America, Switzerland
- Opublikowany
- 12 May 2024
- Autorzy
- Krzysztof Maziarz, Henry Jackson-Flux, Pashmina Cameron, Finton Sirockin, Nadine Schneider, Nikolaus Stiefl, Marwin Segler, Marc Brockschmidt
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Drug discovery
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.1 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
training speed 95.2 molecules/sec (Table 1) 1.5*10^6 molecules / 95.2 = 15756 seconds = 4 hours (1 epoch) "a few GPU days" - let's assume (!) it was 10 GPU-days 10*24*3600*8126000000000*0.3 = 2.1062592e+18
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla K80
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
https://github.com/microsoft/molecule-generation
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning to Extend Molecular Scaffolds with Structural Motifs
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
MoLeR został opublikowany przez Microsoft Research,Novartis, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie drug discovery.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.1 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K80. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
MoLeR — częste pytania
MoLeR— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
MoLeR— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research,Novartis, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
MoLeR— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MoLeR— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie drug discovery. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
MoLeR— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
MoLeR— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.1 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla K80. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
MoLeR— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
MoLeR— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.