Mt5 Swahili Finetuned

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersライブラリのモデルで、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たものです。

🚀 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。

# コード例はここに記載される予定ですが、現在は情報が不足しています。

📚 詳細ドキュメント

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、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。

• 開発者: [TANYA TOMAR ]
• 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]

モデルの使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流タスクでの使用 (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

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流タスクの利用者）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。

トレーニングの詳細

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

モデルの検証 (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)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使って推定できます。

• 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 (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]

その他の情報 (オプション)

[詳細情報が必要]

モデルカードの作成者 (オプション)

[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]