DDIM
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
- University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- France, Netherlands
- Veröffentlicht
- 13 April 2024
- Autoren
- Alice Lacan, Romain André, Michele Sebag, Blaise Hanczar
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Gene expression profile 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
- 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
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 9 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- 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
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 4
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- In Silico Generation of Gene Expression profiles using Diffusion Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DDIM wurde veröffentlicht von University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, im Land aufgezeichnet als France, während April 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet gene expression profile generation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 9 × 10¹⁷ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 9,541,304 Text-Tokens
Antworten
DDIM — Häufige Fragen
DDIM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, basiert auf France, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
DDIM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DDIM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von gene expression profile generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
DDIM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 9 × 10¹⁷ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
DDIM— 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.
DDIM— 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.
DDIM— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
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.