SACHS
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Stanford University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 22 April 2005
- Autoren
- K. Sachs, O. Perez, D. Pe'er, D. A. Lauffenburger and G. P. Nolan
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Other Biological Modeling
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.
- Parameter
- 0.2K
- Trainingsdaten
- 5,400 tokens
From https://www.bnlearn.com/bnrepository/
I think? " The truncated singlecell data set (420 data points) shows a large (11-arc) decline in accuracy, missing more connections and reporting more unexplained arcs than its larger (5400 data points) counterpart (fig. S4B). " Seems potentially wrong by maybe 20%. Might need to add 1200.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 1,682
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Causal Protein-Signaling Networks Derived from Multiparameter Single-Cell Data.
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
SACHS wurde veröffentlicht von Massachusetts Institute of Technology (MIT),Stanford University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2005. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet other Biological Modeling.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Der Trainingssatz lief auf etwa 5,400 Text-Tokens
Antworten
SACHS — Häufige Fragen
SACHS— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 0.2K. From https://www.bnlearn.com/bnrepository/. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
SACHS— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Massachusetts Institute of Technology (MIT),Stanford University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
SACHS— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2005. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
SACHS— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von other Biological Modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
SACHS— 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.
SACHS— 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
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