Fine Tuned Smsaindonlu

🚀 モデルIDのモデルカード

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。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使い始めることができます。

# コード例はここに記載
[More Information Needed]

📚 ドキュメント

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: [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]

モデルの用途

直接利用

[More Information Needed]

下流の利用 [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、追加の情報が必要です。

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、メトリクス

テストデータ

[More Information Needed]

要因

[More Information Needed]

メトリクス

[More Information Needed]

結果

[More Information Needed]

概要

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]
• コンピュートリージョン: [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]

コンピュート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]

追加情報 [任意]

[More Information Needed]

モデルカードの作成者 [任意]

[More Information Needed]

モデルカードの連絡先

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