Blip2 Opt 2.7b V3 Emotion Llm

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersモデルで、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。

📚 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にプッシュされたものです。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]

🛠️ 使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流の使用 (オプション)

[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

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、このモデルのリスク、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。

🚀 モデルの使い始め方

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

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 (オプション)

[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 (オプション)

[詳細情報が必要]

🧪 評価

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

🌱 環境への影響

Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して、炭素排出量を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]