Qwq 32B Preview Pruned

🚀 モデルIDのモデルカード

このドキュメントは、Hub上に公開された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。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは、Hub上に公開された🤖 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 [任意]: [詳細情報待ち]
• 共有者 [任意]: [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 [任意]: [詳細情報待ち]

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報待ち]
• 論文 [任意]: [詳細情報待ち]
• デモ [任意]: [詳細情報待ち]

用途

直接利用

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下流利用 [任意]

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適用範囲外の利用

[詳細情報待ち]

バイアス、リスク、制限事項

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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。 [詳細情報待ち]

学習の詳細

学習データ

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学習手順

前処理 [任意]

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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 [任意]

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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

モデルの検証 [任意]

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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]
• コンピューティングリージョン: [詳細情報待ち]
• 排出された二酸化炭素量: [詳細情報待ち]

技術仕様 [任意]

モデルアーキテクチャと目的

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コンピューティング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 [任意]

BibTeX: [詳細情報待ち]

APA: [詳細情報待ち]

用語集 [任意]

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詳細情報 [任意]

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モデルカード作成者 [任意]

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モデルカードの問い合わせ先

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