PARM

Poids fermés Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center July 2024

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

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
Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center
Type d'organisation
Academia,Academia
Pays
Netherlands
Publié
15 July 2024
Auteurs
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

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Biology
Tâche
Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation

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
Époques
10

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
Chips utilisés
1

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
Unknown

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
The regulatory grammar of human promoters uncovered by MPRA-trained deep learning
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

D'où cela vient-il

PARM a été publié par Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, dans le pays enregistré comme Netherlands, durant July 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.

Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.

Réponses

PARM — questions courantes

01

PARM— 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.

02

PARM— qui l'a créé ?

Il a été publié par Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, basé sur Netherlands, une organisation catégorisée comme academia,Academia.

03

PARM— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans July 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.

04

PARM— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

05

PARM— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

06

PARM— est-ce que c'est open source ?

La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.