The Teacher V 2

🚀 Transformers零サンプル分類モデルカード

このモデルカードは、Transformersに基づく零サンプル分類モデルを紹介しています。このモデルは、特定のタスクに対して微調整されていなくても、テキストを分類することができます。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、このモデルを使い始めましょう。

# ここに実際のコードを記述する必要があります

📚 ドキュメント

モデルの詳細

これは、モデルセンターに公開されているTransformersモデルのカードです。このカードはシステムによって自動生成されています。

モデルのソース（オプション）

• リポジトリ：詳細情報は後日追加予定です
• 論文（オプション）：詳細情報は後日追加予定です
• デモ（オプション）：詳細情報は後日追加予定です

📈 学習の詳細

学習データ

学習データに関する詳細情報は後日追加予定です。データセットカードへのリンク、学習データの内容、データの前処理や追加のフィルタリングに関するドキュメントを簡単に説明する必要があります。

学習プロセス

前処理（オプション）

詳細情報は後日追加予定です。

学習ハイパーパラメータ

• 学習メカニズム：詳細情報は後日追加予定です（例：fp32、fp16混合精度、bf16混合精度、bf16非混合精度、fp16非混合精度、fp8混合精度）

速度、サイズ、時間（オプション）

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）などの情報は後日追加予定です。

🧪 評価

テストデータ、要素、指標

テストデータ

詳細情報は後日追加予定です。可能であれば、データセットカードへのリンクを記載する必要があります。

要素

評価の基準となる要素（サブグループやドメインなど）の詳細情報は後日追加予定です。

指標

使用する評価指標の詳細情報は後日追加予定です。できれば、その理由も説明する必要があります。

結果

詳細情報は後日追加予定です。

まとめ

詳細情報は後日追加予定です。

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

技術的および社会技術的な制限事項に関する詳細情報は後日追加予定です。

提案

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザー）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を理解する必要があります。さらなる提案については、詳細情報が必要です。

🌱 環境への影響

Lacosteら（2019）が提案した機械学習影響計算機を使用して、炭素排出量を推定することができます。

📖 技術仕様（オプション）

モデルアーキテクチャと目標

詳細情報は後日追加予定です。

計算インフラストラクチャ

ハードウェア

詳細情報は後日追加予定です。

ソフトウェア

詳細情報は後日追加予定です。

📝 引用（オプション）

BibTeX： 詳細情報は後日追加予定です。

APA： 詳細情報は後日追加予定です。

📚 用語集（オプション）

モデルやモデルカードの理解に役立つ用語や計算方法に関する詳細情報は後日追加予定です。

ℹ️ その他の情報（オプション）

詳細情報は後日追加予定です。

📝 モデルカードの作成者（オプション）

詳細情報は後日追加予定です。

📞 モデルカードの連絡先

詳細情報は後日追加予定です。