Gemma 3 12b Expert Tuning 150steps Merged

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、Hubに公開されたtransformersモデルに関する情報を提供します。自動生成されたものです。

📚 モデルの詳細

モデルの説明

これは、Hub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: [詳細情報待ち]
• 資金提供元 (オプション): [詳細情報待ち]
• 共有者 (オプション): [詳細情報待ち]
• モデルの種類: [詳細情報待ち]
• 言語 (NLP): [詳細情報待ち]
• ライセンス: [詳細情報待ち]
• ファインチューニング元のモデル (オプション): [詳細情報待ち]

モデルのソース (オプション)

• リポジトリ: [詳細情報待ち]
• 論文 (オプション): [詳細情報待ち]
• デモ (オプション): [詳細情報待ち]

💻 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

[詳細情報待ち]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報待ち]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流タスク利用者）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待ちです。

🚀 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。 [詳細情報待ち]

📈 学習の詳細

学習データ

[詳細情報待ち]

学習手順

前処理 (オプション)

[詳細情報待ち]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報待ち]

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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概要

🔍 モデルの分析 (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。

• ハードウェアの種類: [詳細情報待ち]
• 使用時間: [詳細情報待ち]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報待ち]
• コンピュートリージョン: [詳細情報待ち]
• 排出された炭素量: [詳細情報待ち]

🛠️ 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

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ソフトウェア

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📝 引用 (オプション)

BibTeX: [詳細情報待ち]

APA: [詳細情報待ち]

📖 用語集 (オプション)

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ℹ️ その他の情報 (オプション)

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📝 モデルカードの作成者 (オプション)

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📞 モデルカードの問い合わせ先

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