T5 Base Finetuned To Summarize Movie Reviews

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersライブラリを用いた要約モデルです。自動生成されたモデルカードです。

📚 モデルの詳細

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hub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（任意）: [詳細情報が必要]
• 共有者（任意）: [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（任意）: [詳細情報が必要]

モデルのソース（任意）

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文（任意）: [詳細情報が必要]
• デモ（任意）: [詳細情報が必要]

🛠️ 使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流タスクでの使用（任意）

[詳細情報が必要]

想定外の使用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザーの両方）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（任意）

[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（任意）

[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]

概要

🔍 モデルの検証（任意）

[詳細情報が必要]

🌱 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で紹介されている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]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様（任意）

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（任意）

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

📖 用語集（任意）

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ℹ️ 詳細情報（任意）

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📝 モデルカード作成者（任意）

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📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]