DiffPALM
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics
- Organisationstyp
- Academia
- Land
- Switzerland
- Veröffentlicht
- 24 June 2024
- Autoren
- Umberto Lupo, Damiano Sgarbossa, Anne-Florence Bitbol
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Biology
- Aufgabe
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Single MSA data points = 125 × 300 = 37,500 tokens Total data points = 37,500 × 1,000 = 37,500,000 tokens Final estimate = 4.0 × 10^7 tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Trainingscode
- Open source
Apache 2.0 for code https://github.com/Bitbol-Lab/DiffPALM/tree/v1.0
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Confident
- Zitationen
- 19
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Pairing interacting protein sequences using masked language modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
DiffPALM was published by Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics, in Switzerland, in June 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie produziert hat, und es gibt keine lokale Version, die ausgeführt werden kann.
Antworten
DiffPALM — Häufig gestellte Fragen
How many parameters does DiffPALM have?
No parameter count has been published for DiffPALM, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DiffPALM?
DiffPALM was published by Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),Swiss Institute of Bioinformatics, based in Switzerland, categorised as academia.
When was DiffPALM released?
DiffPALM was published in June 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 DiffPALM used for?
DiffPALM works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM). 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 DiffPALM?
None. DiffPALM 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 DiffPALM open source?
No. DiffPALM has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
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