Xlm Roberta Large Xnli

🚀 transformers.js

このモデルは、🤗 transformersライブラリを用いたゼロショット分類モデルです。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、このモデルを使い始めることができます。 [More Information Needed]

📚 ドキュメント

🔎 モデルの詳細

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

• 開発者: [More Information Needed]
• 資金提供元 [任意]: [More Information Needed]
• 共有者 [任意]: [More Information Needed]
• モデルの種類: [More Information Needed]
• 言語 (NLP): [More Information Needed]
• ライセンス: [More Information Needed]
• ファインチューニング元のモデル [任意]: [More Information Needed]

🌐 モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [More Information Needed]
• 論文 [任意]: [More Information Needed]
• デモ [任意]: [More Information Needed]

💡 モデルの利用方法

直接利用

[More Information Needed]

下流タスクでの利用 [任意]

[More Information Needed]

想定外の利用

[More Information Needed]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[More Information Needed]

💡 推奨事項

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。

📈 学習の詳細

📊 学習データ

[More Information Needed]

🛠️ 学習手順

前処理 [任意]

[More Information Needed]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [More Information Needed]

速度、サイズ、時間 [任意]

[More Information Needed]

🧪 評価

📋 テストデータ、要因、指標

テストデータ

[More Information Needed]

要因

[More Information Needed]

指標

[More Information Needed]

📊 結果

[More Information Needed]

📖 モデルの検証 [任意]

[More Information Needed]

🌱 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定することができます。

• ハードウェアの種類: [More Information Needed]
• 使用時間: [More Information Needed]
• クラウドプロバイダー: [More Information Needed]
• コンピューティングリージョン: [More Information Needed]
• 排出された炭素量: [More Information Needed]

🛠️ 技術仕様 [任意]

モデルのアーキテクチャと目的

[More Information Needed]

コンピューティングインフラストラクチャ

ハードウェア

[More Information Needed]

ソフトウェア

[More Information Needed]

📚 引用 [任意]

BibTeX: [More Information Needed]

APA: [More Information Needed]

📖 用語集 [任意]

[More Information Needed]

ℹ️ 詳細情報 [任意]

[More Information Needed]

✍️ モデルカードの作成者 [任意]

[More Information Needed]

📞 モデルカードの問い合わせ先

[More Information Needed]