Fine Tuned For Sentiment 3class

🚀 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。

📚 モデルの詳細

モデル概要

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]

🛠️ 使用方法

直接使用

このセクションは、ファインチューニングや大規模なエコシステム/アプリへの組み込みを行わないモデルの使用に関するものです。 [詳細情報が必要]

下流の使用 (任意)

このセクションは、タスク用にファインチューニングされた場合、または大規模なエコシステム/アプリに組み込まれた場合のモデルの使用に関するものです。 [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の両方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。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルの使用を開始します。 [詳細情報が必要]

🔧 学習の詳細

学習データ

これは、データセットカードへのリンクになるはずです。学習データについての簡単な情報や、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も含まれる場合があります。 [詳細情報が必要]

学習手順

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 (任意)

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、要因、およびメトリクス

テストデータ

可能であれば、これはデータセットカードへのリンクになるはずです。 [詳細情報が必要]

要因

これらは、評価が分解される要素です。たとえば、サブ集団やドメインなどです。 [詳細情報が必要]

メトリクス

これらは、使用される評価メトリクスです。理想的には、その理由の説明も含まれます。 [詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

まとめ

🕵️‍♂️ モデルの検査 (任意)

このモデルに関連する解釈可能性の研究はここに記載されます。 [詳細情報が必要]

🌱 環境への影響

総排出量（CO2排出量のグラム単位）や、電力使用量などの追加の考慮事項はここに記載されます。以下の提案文を適宜編集してください。 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)

モデルを紹介する論文やブログ記事がある場合、そのAPAおよびBibTeX情報はこのセクションに記載されます。 BibTeX: [詳細情報が必要] APA: [詳細情報が必要]

📖 用語集 (任意)

関連する場合、このセクションには、読者がモデルやモデルカードを理解するのに役立つ用語や計算方法が含まれます。 [詳細情報が必要]

ℹ️ 詳細情報 (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]

📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]