McMLP
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
- Harvard Medical School,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Harvard TH Chan School of Public Health
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 19 September 2024
- Szerzők
- Tong Wang, Hannah D Holscher, Sergei Maslov, Frank B Hu, Scott T Weiss, Yang-Yu Liu
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Biology
- Feladat
- Human physiology
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
Training data points calculation: Synthetic: 250 * 0.8 = 200 points Avocado study: 132 points Total = 200 + 132 = 332 points (3.32e2)
Elérhetőség
Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open source
"Code Availability. The code of McMLP was deposited to the same McMLP GitHub repository." MIT license https://github.com/wt1005203/McMLP
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Predicting metabolite response to dietary intervention using deep learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Mit jelent ez a modell?
McMLP was published by Harvard Medical School,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Harvard TH Chan School of Public Health, in United States of America, in September 2024. academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing human physiology.
Súlyait soha nem publikálták, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, amely ezt megváltoztatja.
Válaszok
McMLP — Gyakran ismételt kérdések
When was McMLP released?
McMLP was published in September 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 McMLP used for?
McMLP works in Biology, and is recorded as handling human physiology. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run McMLP?
None. McMLP 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 McMLP open source?
No. McMLP has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does McMLP have?
No parameter count has been published for McMLP, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created McMLP?
McMLP was published by Harvard Medical School,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),Harvard TH Chan School of Public Health, based in United States of America, categorised as academia,Academia,Academia.
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.