Kpfbert Nli 1

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers ライブラリを使用したモデルに関する情報を提供します。このモデルはHub上に公開されており、このモデルカードは自動生成されています。

📚 モデル詳細

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hubにアップロードされています。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: [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]

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。 [詳細情報が必要]

📊 評価

このセクションでは、評価プロトコルについて説明し、結果を提供します。

テストデータ、要因、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]

🌱 環境への影響

総排出量（CO2eqのグラム単位）や電力使用量などの追加の考慮事項は、ここに記載します。以下の提案文を適宜編集してください。

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: [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]

🔖 引用 (オプション)

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

💡 バイアス、リスク、制限事項

このセクションでは、技術的および社会技術的な制限事項について説明します。 [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）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。

📋 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]

📝 モデルカード作成者 (オプション)

[詳細情報が必要]

📞 モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要]