Deepseek R1 Distill Qwen 32B Medical

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、新しいモデルの基本テンプレートとなることを目的としています。これはこの生テンプレートを使用して生成されています。

📚 モデルの詳細

モデルの説明

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 [オプション]: [詳細情報が必要]
• 共有者 [オプション]: [詳細情報が必要]
• モデルの種類: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: [詳細情報が必要]
• ファインチューニング元のモデル [オプション]: [詳細情報が必要]

モデルのソース [オプション]

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 [オプション]: [詳細情報が必要]
• デモ [オプション]: [詳細情報が必要]

🛠️ 使用方法

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 [オプション]

[詳細情報が必要]

範囲外の利用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。

[詳細情報が必要]

📈 学習の詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 [オプション]

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 [オプション]

[詳細情報が必要]

🧪 評価

テストデータ、要因、指標

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

指標

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

まとめ

🌱 モデルの検証 [オプション]

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🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示された機械学習インパクト計算機を使用して推定できます。

• ハードウェアの種類: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様 [オプション]

モデルアーキテクチャと目的

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コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

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📖 引用 [オプション]

BibTeX:

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APA:

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📘 用語集 [オプション]

[詳細情報が必要]

📋 その他の情報 [オプション]

[詳細情報が必要]

📝 モデルカードの作成者 [オプション]

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📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]