PARM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Netherlands
- Pubblicato
- 15 July 2024
- Autori
- 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
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 10
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
- Chip utilizzati
- 1
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- The regulatory grammar of human promoters uncovered by MPRA-trained deep learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
PARM è stato pubblicato da Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, nel paese registrato come Netherlands, durante July 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
PARM — domande comuni
PARM— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
PARM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Oncode Institute,UMC Utrecht,Netherlands Cancer Institute,University of Groningen,Radboud University Medical Center, basato su Netherlands, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
PARM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
PARM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
PARM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
PARM— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.