🚀 モデルIDのモデルカード
このモデルは🤗 transformersライブラリを用いたモデルで、Hub上に自動生成されたモデルカードです。
🚀 クイックスタート
以下のコードを使ってモデルを始めることができます。
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📚 ドキュメント
🔍 モデル詳細
これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hub上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。
属性 |
詳情 |
開発者 |
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資金提供元 (オプション) |
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共有者 (オプション) |
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モデルタイプ |
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言語 (NLP) |
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ライセンス |
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ファインチューニング元のモデル (オプション) |
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🌐 モデルソース (オプション)
- リポジトリ: [More Information Needed]
- 論文 (オプション): [More Information Needed]
- デモ (オプション): [More Information Needed]
💡 使用方法
直接使用
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下流タスクでの使用 (オプション)
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想定外の使用
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⚠️ バイアス、リスク、制限事項
モデルには技術的および社会技術的な制限があります。
💡 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、制限について認識すべきです。さらなる推奨事項については、追加情報が必要です。
📈 学習詳細
📊 学習データ
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📋 学習手順
前処理 (オプション)
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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 (オプション)
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🧪 評価
📝 テストデータ、要因、指標
テストデータ
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要因
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指標
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📊 結果
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🌱 モデル検査 (オプション)
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🌍 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。
属性 |
詳情 |
ハードウェアタイプ |
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使用時間 |
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クラウドプロバイダー |
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コンピュートリージョン |
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排出された炭素量 |
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🛠️ 技術仕様 (オプション)
📐 モデルアーキテクチャと目的
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🖥️ コンピュートインフラ
ハードウェア
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ソフトウェア
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📚 引用 (オプション)
BibTeX:
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APA:
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📖 用語集 (オプション)
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ℹ️ 詳細情報 (オプション)
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📝 モデルカード作成者 (オプション)
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📞 モデルカードの連絡先
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