Llama 3.2 11B Vision Radiology Mini

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは画像をテキストに変換するモデルです。ベースモデルや使用ライブラリなどの情報が提供されています。

📚 モデル詳細

モデル説明

• 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]

📝 用途

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 (オプション)

[詳細情報が必要]

想定外の利用

[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、このモデルのリスク、バイアス、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す。 [詳細情報が必要]

🔧 トレーニング詳細

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 (オプション)

[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 (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

🔍 モデル調査 (オプション)

[詳細情報が必要]

🌱 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)に示されている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]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様 (オプション)

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 (オプション)

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

📘 用語集 (オプション)

[詳細情報が必要]

ℹ️ 詳細情報 (オプション)

[詳細情報が必要]

📝 モデルカード作成者 (オプション)

[詳細情報が必要]

📞 モデルカード連絡先

[詳細情報が必要]