PARM
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Netherlands
- Kiadva
- 15 July 2024
- Szerzők
- 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
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Biology
- Feladat
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Képzési adatok
- tokens
- Epókák
- 10
A képzési futam
A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.
- Képzési hardver
- NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
- Felhasznált chipek
- 1
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- The regulatory grammar of human promoters uncovered by MPRA-trained deep learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Where it came from
PARM was published by Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, in Netherlands, in July 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Válaszok
PARM — Gyakran ismételt kérdések
How many parameters does PARM have?
No parameter count has been published for PARM, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PARM?
PARM was published by Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, based in Netherlands, categorised as academia,Academia.
When was PARM released?
PARM was published in July 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 PARM used for?
PARM works in Biology, and is recorded as handling protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run PARM?
None. PARM 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 PARM open source?
The licensing for PARM was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.