M2m100 En Sa Translation

🚀 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す。このモデルカードは自動生成されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは、ハブに公開された🤗 transformersモデルのモデルカードです。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]
• モデルタイプ: [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]

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使用を開始できます。

[詳細情報が必要]

🔧 技術詳細

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)

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評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

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要因

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メトリクス

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結果

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環境への影響

二酸化炭素排出量は、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。

• ハードウェアタイプ: [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]
• 排出された二酸化炭素量: [詳細情報が必要]

推奨事項

モデルのユーザー（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。

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 (オプション)

BibTeX

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APA

[詳細情報が必要]