DDIM

Chiuso pesi University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center April 2024

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.

In registrazione

Specifiche complete

Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center
Tipo di organizzazione
Academia,Academia
Paese
France, Netherlands
Pubblicato
13 April 2024
Autori
Alice Lacan, Romain André, Michele Sebag, Blaise Hanczar

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
Gene expression profile generation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
9,541,304 tokens

TCGA: 6,499 × 978 = 6,356,022 GTEx: 9,796 × 974 = 9,541,304 Total: 6,356,022 + 9,541,304 = 15,897,326 ≈ 1.6e7 datapoints

Addestramento computazionale

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Addestramento computazionale
9 × 10¹⁷ FLOP

1. Hardware setup: 1x NVIDIA A40 GPU (1.50×10¹⁴ FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 15,000 seconds (directly provided - sum of TCGA training: 3,780s and GTEx training: 11,220s) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.50×10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 15,000s × 0.4 = 9.0×10¹⁷ FLOPs

Come è stato stabilito
Hardware

Come è classificato

Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.

Registrare fiducia
Confident
Citations
4

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
In Silico Generation of Gene Expression profiles using Diffusion Models
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Background

DDIM was published by University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, in France, in April 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.

It works in Biology, and is recorded as doing gene expression profile generation.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Come è stato addestrato

Training it took roughly 9 × 10¹⁷ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.

Around 9,541,304 tokens went into training it.

Risposte

DDIM — Domande frequenti

01

Who created DDIM?

DDIM was published by University Paris-Saclay,Radboud University Medical Center, based in France, categorised as academia,Academia.

02

When was DDIM released?

DDIM was published in April 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.

03

What is DDIM used for?

DDIM works in Biology, and is recorded as handling gene expression profile generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

04

How much compute was used to train DDIM?

Around 9 × 10¹⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.

05

What GPU do I need to run DDIM?

None. DDIM 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.

06

Is DDIM open source?

The licensing for DDIM was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

07

How many parameters does DDIM have?

No parameter count has been published for DDIM, which is why no memory or speed figure appears on this page.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardando la questione dall'altra parte?

Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.