CHIEF
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Sichuan University,Sun Yat-sen University,Shenzhen Maternity & Child Healthcare Hospital,Chongqing University Cancer Hospital,Harvard University,University of Pennsylvania,Cedars-Sinai Medical Center,Broad Institute,Dana-Farber Cancer Institute,Brigham and Women's Hospital,Tencent,Massachusettes General Hospital,Pennsylvania State University,Jinan University,Stanford University
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, China
- Publié
- 4 September 2024
- Auteurs
- Xiyue Wang, Junhan Zhao, Eliana Marostica, Wei Yuan, Jietian Jin, Jiayu Zhang, Ruijiang Li, Hongping Tang, Kanran Wang, Yu Li, Fang Wang, Yulong Peng, Junyou Zhu, Jing Zhang, Christopher R. Jackson, Jun Zhang, Deborah Dillon, Nancy U. Lin, Lynette Sholl, Thomas Denize, David Meredith, Keith L. Ligon, Sabina Signoretti, Shuji Ogino, Jeffrey A. Golden, MacLean P. Nasrallah, Xiao Han, Sen Yang, Kun-H…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology, Vision, Medicine
- Tâche
- Cancer diagnosis, Image classification, Object detection
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
(44 TB × 10^12 bytes) ÷ 60,530 WSIs = 7.26 × 10^8 bytes/WSI (256 × 256 × 3) = 196,608 bytes per tile (7.26 × 10^8 bytes) ÷ (2 × 10^5 bytes/tile) = 3,630 tiles/WSI 60,530 WSIs × 3,630 tiles/WSI = 2.19 × 10^8 tiles 1.5 × 10^7 + 2.19 × 10^8 = 2.34 × 10^8 total datapoints Final estimate: 2.25 × 10^8 datapoints
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Open (non-commercial)
AGPL-3.0 license https://github.com/hms-dbmi/CHIEF "CHIEF is made available under the GPLv3 License and is available for non-commercial academic purposes." "Downloading Pre-trained models Request access to the model weights. "
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A Pathology Foundation Model for Cancer Diagnosis and Prognosis Prediction
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
CHIEF a été publié par Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Sichuan University,Sun Yat-sen University,Shenzhen Maternity & Child Healthcare Hospital,Chongqing University Cancer Hospital,Harvard University,University of Pennsylvania,Cedars-Sinai Medical Center,Broad Institute,Dana-Farber Cancer Institute,Brigham and Women's Hospital,Tencent,Massachusettes General Hospital,Pennsylvania State University,Jinan University,Stanford University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2024. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, Vision, Medicine, et est enregistré comme exécutant la tâche de cancer diagnosis, Image classification, Object detection.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.
Réponses
CHIEF — questions courantes
CHIEF— qui l'a créé ?
Il a été publié par Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Sichuan University,Sun Yat-sen University,Shenzhen Maternity & Child Healthcare Hospital,Chongqing University Cancer Hospital,Harvard University,University of Pennsylvania,Cedars-Sinai Medical Center,Broad Institute,Dana-Farber Cancer Institute,Brigham and Women's Hospital,Tencent,Massachusettes General Hospital,Pennsylvania State University,Jinan University,Stanford University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective,Industry,Academia,Academia,Academia.
CHIEF— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
CHIEF— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, Vision, Medicine, et est enregistré comme gérant la tâche de cancer diagnosis, Image classification, Object detection. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
CHIEF— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
CHIEF— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
CHIEF— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
CHIEF— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.