E Star 12B V0.1

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、Hub上に公開されているtransformersモデルについて紹介しています。このモデルカードはシステムによって自動生成されており、ユーザーがモデルの基本情報と使用方法を迅速に理解するのに役立ちます。

📚 詳細ドキュメント

モデルの説明

これは、Hub上に公開されている🤖 transformersモデルのモデルカードで、自動生成されたものです。

モデルの出所（オプション）

• リポジトリのURL：[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]

🛠️ 使用方法

直接使用

このセクションでは、モデルをファインチューニングせずに、またはより大きなエコシステム/アプリケーションに統合せずに使用する方法を説明します。[詳細情報が必要]

ダウンストリームでの使用（オプション）

このセクションでは、モデルを特定のタスクに合わせてファインチューニングした後、またはより大きなエコシステム/アプリケーションに統合した後の使用方法を説明します。[詳細情報が必要]

想定外の使用

このセクションでは、モデルの誤用、悪意のある使用、およびモデルの性能が低下する使用シナリオについて議論します。[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、および制限事項

このセクションでは、モデルの技術的および社会技術的な制限事項を伝えることを目的としています。[詳細情報が必要]

提案

ユーザー（直接ユーザーとダウンストリームユーザーを含む）は、モデルのリスク、バイアス、および制限事項を理解する必要があります。さらなる提案が必要な場合は、より多くの情報が必要です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、このモデルを使用を開始します。[詳細情報が必要]

📈 学習詳細

学習データ

このセクションでは、データセットカードへのリンクを提供し、学習データに関する簡単な説明と、データ前処理または追加のフィルタリングに関するドキュメントを提供する必要があります。[詳細情報が必要]

学習プロセス

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

• 学習メカニズム：[詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間（オプション）

このセクションでは、スループット、開始/終了時間、チェックポイントサイズ（該当する場合）などの情報を提供します。[詳細情報が必要]

🧪 評価

テストデータ、要素、および指標

テストデータ

可能であれば、このセクションではデータセットカードへのリンクを提供する必要があります。[詳細情報が必要]

要素

これらは、評価を細分化する側面であり、サブグループやドメインなどが該当します。[詳細情報が必要]

指標

これらは、使用される評価指標であり、理想的にはその理由を説明する必要があります。[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

まとめ

🌱 環境影響

Lacosteら（2019）で提案されている機械学習影響計算ツールを使用して、炭素排出量を推定することができます。