ELIXR-C
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Google,Northwestern Medicine,Apollo Radiology International
- Organisatie type
- Industry
- Land
- United States of America, India
- Gepubliceerd
- 7 September 2023
- Auteurs
- Shawn Xu, Lin Yang, Christopher Kelly, Marcin Sieniek, Timo Kohlberger, Martin Ma, Wei-Hung Weng, Atilla Kiraly, Sahar Kazemzadeh, Zakkai Melamed, Jungyeon Park, Patricia Strachan, Yun Liu, Chuck Lau, Preeti Singh, Christina Chen, Mozziyar Etemadi, Sreenivasa Raju Kalidindi, Yossi Matias, Katherine Chou, Greg S. Corrado, Shravya Shetty, Daniel Tse, Shruthi Prabhakara, Daniel Golden, Rory Pilgrim, …
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Vision, Medicine
- Taak
- Image embedding, Semantic search, Image classification
- Basis model
- EfficientNet-L2,CXR Foundation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Opleidingsgegevens
- tokens
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Unknown
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ELIXR: Towards a general purpose X-ray artificial intelligence system through alignment of large language models and radiology vision encoders
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
ELIXR-C was published by Google,Northwestern Medicine,Apollo Radiology International, in United States of America, in September 2023. industry is the category the publisher falls under.
It works in Vision, Medicine, and is recorded as doing image embedding, Semantic search, Image classification.
It builds on EfficientNet-L2,CXR Foundation, which is why it shares that model's general shape and size.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Antwoorden
ELIXR-C — Veelgestelde vragen
How many parameters does ELIXR-C have?
No parameter count has been published for ELIXR-C, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created ELIXR-C?
ELIXR-C was published by Google,Northwestern Medicine,Apollo Radiology International, based in United States of America, categorised as industry.
When was ELIXR-C released?
ELIXR-C was published in September 2023. 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 ELIXR-C used for?
ELIXR-C works in Vision, Medicine, and is recorded as handling image embedding, Semantic search, Image classification. 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 ELIXR-C?
None. ELIXR-C 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 ELIXR-C open source?
The licensing for ELIXR-C was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.