T5 Small

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers モデルに関するもので、自動生成されています。このモデルはHub上に公開されています。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使用を開始できます。

# ここに使用開始コードが入りますが、原文では未提供です。
# [More Information Needed]

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hub上に公開されています。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]

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

このセクションでは、誤用、悪意のある使用、およびモデルがうまく機能しない使用について説明します。 [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、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]

推奨事項

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザーの両方）は、モデルのリスク、バイアス、および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。

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、および指標

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

モデルの検査（任意）

[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]

技術仕様（任意）

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（任意）

BibTeX

[詳細情報が必要]

APA

[詳細情報が必要]

用語集（任意）

[詳細情報が必要]

追加情報（任意）

[詳細情報が必要]

モデルカードの作成者（任意）

[詳細情報が必要]

モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要]