Nova 0.5 E1 7B

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersモデルで、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。

📚 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、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]

用途

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 (任意)

[詳細情報が必要]

想定外の利用

このセクションでは、誤用、悪意のある利用、およびモデルがうまく機能しない利用について説明します。 [詳細情報が必要]

バイアス、リスク、および制限事項

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を伝えることを目的としています。 [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べきです。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、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報が必要]

学習の詳細

学習データ

これはデータセットカードにリンクする必要があります。学習データについての簡単な情報や、データ前処理や追加のフィルタリングに関するドキュメントも含まれるべきです。 [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)

このセクションでは、スループット、開始/終了時間、チェックポイントサイズなどの情報を提供します。 [詳細情報が必要]

評価

テストデータ、要因、および指標

テストデータ

可能であれば、これはデータセットカードにリンクする必要があります。 [詳細情報が必要]

要因

これらは、評価が分解される要素です。たとえば、サブ集団やドメインなどです。 [詳細情報が必要]

指標

これらは使用される評価指標です。理想的には、その理由の説明も含まれるべきです。 [詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

モデルの検査 (任意)

モデルに関連する解釈性の研究はここに記載します。 [詳細情報が必要]

環境への影響

総排出量（CO2相当グラム）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

[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 (任意)

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

用語集 (任意)

関連する場合、このセクションには、読者がモデルやモデルカードを理解するのに役立つ用語や計算方法を含めてください。 [詳細情報が必要]

詳細情報 (任意)

[詳細情報が必要]

モデルカードの作成者 (任意)

[詳細情報が必要]

モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]