Llama Medx V3

🚀 モデルIDのモデルカード

この大規模言語モデル（LLM）は、テキスト生成、言語翻訳、質問応答など、幅広い自然言語処理タスクを実行するように設計されています。医療などの産業における研究や実用的なアプリケーションの両方に適しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは、🤗 transformersモデルのモデルカードで、ハブに公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 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: apache - 2.0
• 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]

用途

直接利用

[詳細情報が必要]

下流の利用 [オプション]

[詳細情報が必要]

想定外の利用

[詳細情報が必要]

バイアス、リスク、および制限事項

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流の利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、および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。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使用を開始できます。

[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、およびメトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

メトリクス

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

[詳細情報が必要]

モデルの検査 [オプション]

[詳細情報が必要]

環境への影響

二酸化炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculator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]
• 排出された二酸化炭素量: [詳細情報が必要]

技術仕様 [オプション]

モデルのアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

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

[詳細情報が必要]

引用 [オプション]

BibTeX:

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APA:

[詳細情報が必要]

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]