PFP
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
- Preferred Networks Inc
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Japan
- Pubblicato
- 30 May 2022
- Autori
- So Takamoto, Chikashi Shinagawa, Daisuke Motoki, Kosuke Nakago, Wenwen Li, Iori Kurata, Taku Watanabe, Yoshihiro Yayama, Hiroki Iriguchi, Yusuke Asano, Tasuku Onodera, Takafumi Ishii, Takao Kudo, Hideki Ono, Ryohto Sawada, Ryuichiro Ishitani, Marc Ong, Taiki Yamaguchi, Toshiki Kataoka, Akihide Hayashi, Nontawat Charoenphakdee, Takeshi Ibuka
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Materials science
- Compito
- Materials design
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
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Hosted access (no API)
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Unknown
- Citations
- 284
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Towards universal neural network potential for material discovery applicable to arbitrary combination of 45 elements
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
PFP was published by Preferred Networks Inc, in Japan, in May 2022. industry is the category the publisher falls under.
It works in Materials science, and is recorded as doing materials design.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Risposte
PFP — Domande frequenti
What GPU do I need to run PFP?
None. PFP 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 PFP open source?
No. PFP has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does PFP have?
No parameter count has been published for PFP, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PFP?
PFP was published by Preferred Networks Inc, based in Japan, categorised as industry.
Quando è stato rilasciato PFP?
PFP was published in May 2022. 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 PFP used for?
PFP works in Materials science, and is recorded as handling materials design. 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.
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.