Llama 3.2 Taiwan 1B

🚀 lianghsun/Llama-3.2-Taiwan-1B モデルカード

このモデルカードは、新しいモデルの基本テンプレートとなることを目的としています。これはこの生テンプレートを使用して生成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

• 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]

📦 インストール

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]

🔧 技術詳細

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、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。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報が必要]

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）

[詳細情報が必要]

📊 評価

テストデータ、要因、指標

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

指標

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

🔍 モデル検査（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)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]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

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]

📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]