Accent Classifier

🚀 Transformers 模型卡片

本模型卡片介紹了一個 🤗 Transformers 模型，此模型已發佈到模型中心，且該模型卡片是自動生成的。它能幫助用戶快速瞭解模型的基本信息、使用場景、訓練細節等內容。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

[More Information Needed]

📚 詳細文檔

🔍 模型詳情

模型描述

這是一個已發佈到模型中心的 🤗 Transformers 模型的卡片，此卡片為自動生成。

• 開發者：[待補充更多信息]
• 資助方（可選）：[待補充更多信息]
• 共享方（可選）：[待補充更多信息]
• 模型類型：[待補充更多信息]
• 適用語言（自然語言處理）：[待補充更多信息]
• 許可證：cc - by - nc - 4.0
• 微調基礎模型（可選）：[待補充更多信息]

模型來源（可選）

• 倉庫：[待補充更多信息]
• 論文（可選）：[待補充更多信息]
• 演示（可選）：[待補充更多信息]

💡 使用方式

直接使用

此部分為模型未經微調或未集成到更大生態系統/應用時的使用方式。[待補充更多信息]

下游使用（可選）

此部分為模型針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用時的使用方式。[待補充更多信息]

超出適用範圍的使用

此部分闡述模型的濫用、惡意使用以及模型效果不佳的使用場景。[待補充更多信息]

⚠️ 偏差、風險和侷限性

此部分旨在傳達技術和社會技術方面的侷限性。[待補充更多信息]

建議

直接用戶和下游用戶都應瞭解模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需更多信息。

📈 訓練詳情

訓練數據

此部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要介紹訓練數據的概況，以及與數據預處理或額外篩選相關的文檔。[待補充更多信息]

訓練過程

預處理（可選）

[待補充更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、規模、時間（可選）

此部分提供有關吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。[待補充更多信息]

🧪 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

如有可能，此部分應鏈接到數據集卡片。[待補充更多信息]

因素

這些是評估所細分的方面，例如子群體或領域。[待補充更多信息]

指標

這些是所使用的評估指標，最好能說明原因。[待補充更多信息]

結果

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總結

🔬 模型檢查（可選）

此部分包含與模型可解釋性相關的工作。[待補充更多信息]

🌱 環境影響

可以使用 Lacoste 等人 (2019) 中介紹的 機器學習影響計算器 來估算碳排放。

• 硬件類型：[待補充更多信息]
• 使用時長：[待補充更多信息]
• 雲服務提供商：[待補充更多信息]
• 計算區域：[待補充更多信息]
• 碳排放：[待補充更多信息]

🛠️ 技術規格（可選）

模型架構和目標

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計算基礎設施

硬件

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軟件

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📚 引用（可選）

BibTeX

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APA

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📖 術語表（可選）

如果相關，此部分包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。[待補充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可選）

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✍️ 模型卡片作者（可選）

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📞 模型卡片聯繫人

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