🚀 模型ID的模型卡片
本模型卡片介紹了一個推送到模型中心的🤗 Transformers模型。該模型卡片由系統自動生成。
🚀 快速開始
使用以下代碼開始使用該模型。
✨ 主要特性
目前文檔未提供該模型的主要特性相關內容。
📦 安裝指南
目前文檔未提供該模型的安裝步驟相關內容。
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
這是一個推送到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片,此卡片由系統自動生成。
- 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:Apache-2.0
- 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
此部分介紹模型在不進行微調或集成到更大的生態系統/應用中的使用方式。
[待補充更多信息]
下游使用(可選)
此部分介紹模型在針對特定任務進行微調後,或集成到更大的生態系統/應用中的使用方式。
[待補充更多信息]
非預期使用
此部分說明模型的誤用、惡意使用情況,以及模型不適用的場景。
[待補充更多信息]
偏差、風險和侷限性
此部分旨在傳達模型在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該模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議,還需補充更多信息。
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相關信息,以及數據預處理或額外過濾的文檔。
[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
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
此部分應儘可能鏈接到數據集卡片。
[待補充更多信息]
因素
這些是評估所依據的因素,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,理想情況下應說明使用原因。
[待補充更多信息]
結果
[待補充更多信息]
總結
模型審查(可選)
此部分可提供與該模型可解釋性相關的工作內容。
[待補充更多信息]
環境影響
可以使用Lacoste等人(2019)提出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
[待補充更多信息]
計算基礎設施
硬件
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軟件
[待補充更多信息]
引用(可選)
BibTeX
[待補充更多信息]
APA
[待補充更多信息]
術語表(可選)
若有相關內容,此部分可包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。
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更多信息(可選)
[待補充更多信息]
模型卡片作者(可選)
[待補充更多信息]
模型卡片聯繫方式
[待補充更多信息]