Spaceexploreai Small Base Regression 27M

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、新しいモデルの基本テンプレートとして機能することを目的としています。これは、この生のテンプレートを使用して生成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

SpaceExploreAIは、深層学習に基づく投資予測システムです。最先端のTransformerアーキテクチャを採用し、DeepSeep-V3やLLama3の様々な設計構造（MLAやMOEなど）を組み込んでいます。このシステムは、株価トレンドの予測、テクニカル分析、および投資意思決定の支援に使用できます。このプロジェクトは、最新の深層学習技術と、テクニカル指標や時系列分析などの伝統的な金融分析手法を組み合わせて、包括的な株価予測ソリューションを提供します。

• 開発者: SpaceExploreAI-Neo
• 資金提供元 [任意]: SpaceExplore Company
• 共有元 [任意]: [詳細情報が必要]
• モデルの種類: 基本回帰LLM
• 言語 (NLP): 英語と中国語
• ライセンス: apache-2.0
• 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]

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

🔧 バイアス、リスク、および制限事項

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、および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。

🚀 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。

[詳細情報が必要]

🔬 トレーニングの詳細

トレーニングデータ

[詳細情報が必要]

トレーニング手順

前処理 [任意]

[詳細情報が必要]

トレーニングハイパーパラメータ

• トレーニング方式: [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、およびメトリクス

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

🌱 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: [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]

情報テーブル