DDIM
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- France, Netherlands
- Publikováno
- 13 April 2024
- Authors
- Alice Lacan, Romain André, Michele Sebag, Blaise Hanczar
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Gene expression profile generation
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Tréninková data
- 9,541,304 tokens
TCGA: 6,499 × 978 = 6,356,022 GTEx: 9,796 × 974 = 9,541,304 Total: 6,356,022 + 9,541,304 = 15,897,326 ≈ 1.6e7 datapoints
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 9 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA A40 GPU (1.50×10¹⁴ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 15,000 seconds (directly provided - sum of TCGA training: 3,780s and GTEx training: 11,220s) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.50×10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 15,000s × 0.4 = 9.0×10¹⁷ FLOPs
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citations
- 4
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- In Silico Generation of Gene Expression profiles using Diffusion Models
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Background
DDIM was published by University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, in France, in April 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing gene expression profile generation.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Jak byla trénována
Training it took roughly 9 × 10¹⁷ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 9,541,304 tokens went into training it.
Odpovědi
DDIM — Časté dotazy
Who created DDIM?
DDIM was published by University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, based in France, categorised as academia,Academia.
When was DDIM released?
DDIM was published in April 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 DDIM used for?
DDIM works in Biology, and is recorded as handling gene expression profile generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train DDIM?
Around 9 × 10¹⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DDIM?
None. DDIM 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 DDIM open source?
The licensing for DDIM 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 DDIM have?
No parameter count has been published for DDIM, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.