Nllb 200 600M Finetuned VN

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersライブラリを使用したモデルで、自動生成されたモデルカードです。

🚀 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。

# ここにはモデルを使い始めるためのコードが入りますが、原文では未提供です。
# 原文では [More Information Needed] と記載されています。

📚 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、ハブ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]

使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流タスクでの使用 (任意)

[詳細情報が必要]

想定外の使用

[詳細情報が必要]

バイアス、リスク、制限事項

[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、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。

訓練の詳細

訓練データ

[詳細情報が必要]

訓練手順

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

訓練ハイパーパラメータ

• 訓練方式: [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、指標

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

指標

[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)

[詳細情報が必要]

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]

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)

[詳細情報が必要]

その他の情報 (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]