PARM
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Netherlands
- Veröffentlicht
- 15 July 2024
- Autoren
- Lucía Barbadilla-Martínez, Noud Klaassen, Vinícius H. Franceschini-Santos, Jérémie Breda, Miguel Hernandez-Quiles, Tijs van Lieshout, Carlos G. Urzua Traslaviña, Hatice Yücel, Minh Chau Luong Boi, Celia Hermana-Garcia-Agullo, Sebastian Gregoricchio, Wilbert Zwart, Emile Voest, Lude Franke, Michiel Vermeulen, Jeroen de Ridder, Bas van Steensel
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 10
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
- Verwendete Chips
- 1
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- The regulatory grammar of human promoters uncovered by MPRA-trained deep learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
PARM wurde veröffentlicht von Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, im Land aufgezeichnet als Netherlands, während July 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
PARM — Häufige Fragen
PARM— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
PARM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, basiert auf Netherlands, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
PARM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PARM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
PARM— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
PARM— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.