Alphatable 1.5B

🚀 模型ID的模型卡片

這是一個🤗 Transformers模型的卡片，該模型已被推送至模型中心。此模型卡片是自動生成的，它能幫助你快速瞭解該模型的基本信息和使用方法。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

# 此處應填入開始使用模型的代碼，但原文未提供
[More Information Needed]

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

這是一張已發佈在模型中心的🤗 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：[待補充更多信息]
• 微調基礎模型（可選）：[待補充更多信息]

模型來源（可選）

• 倉庫地址：[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]

使用場景

直接使用

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下游使用（可選）

[待補充更多信息]

非預期使用

此部分討論了模型的誤用、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

用戶（包括直接用戶和下游用戶）應瞭解該模型的風險、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

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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）

[待補充更多信息]

評估

測試數據、因素和指標

測試數據

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因素

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指標

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結果

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總結

模型審查（可選）

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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]
• 碳排放量：[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）

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更多信息（可選）

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模型卡片作者（可選）

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模型卡片聯繫方式

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