Llama Baseline V3 A

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは、Hubに公開されたtransformersモデルです。このモデルカードは自動生成されています。

📚 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: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報が必要]
• 共有者 (任意): [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 (任意): [詳細情報が必要]

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 (任意): [詳細情報が必要]
• デモ (任意): [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]

下流の使用 (任意)

[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

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。

🚀 モデルの使用開始方法

以下のコードを使用して、モデルを使用を開始します。 [詳細情報が必要]

🔧 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 (任意)

[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 (任意)

[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]

要約

🌱 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]

📖 引用 (任意)

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]