Khmer Xlmr Base Sentimental Multi Label V2

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片介紹了一個🤗 Transformers模型，該模型已被上傳至模型中心。此模型卡片為自動生成。

📚 詳細文檔

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。

模型來源（可選）

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

# 此處代碼待補充

🔧 技術細節

訓練數據

待補充更多關於訓練數據的信息，可能需鏈接到數據集卡片，以及數據預處理或額外過濾的相關文檔。

訓練過程

預處理（可選）

待補充預處理相關信息。

訓練超參數

• 訓練機制：待補充更多信息（如fp32、fp16混合精度、bf16混合精度、bf16非混合精度、fp16非混合精度、fp8混合精度）

速度、大小、時間（可選）

待補充關於吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。

評估

測試數據、因素和指標

測試數據

待補充測試數據相關信息，可能需鏈接到數據集卡片。

因素

待補充評估所細分的因素，例如子群體或領域。

指標

待補充所使用的評估指標，最好說明使用原因。

結果

待補充評估結果。

模型檢查（可選）

待補充與模型可解釋性相關的工作內容。

環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

技術規格（可選）

模型架構和目標

待補充模型架構和目標相關信息。

計算基礎設施

硬件

待補充硬件相關信息。

軟件

待補充軟件相關信息。

引用（可選）

BibTeX

待補充BibTeX引用信息。

APA

待補充APA引用信息。

術語表（可選）

待補充有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。

更多信息（可選）

待補充更多相關信息。

模型卡片作者（可選）

待補充模型卡片作者信息。

模型卡片聯繫方式

待補充模型卡片的聯繫方式。

建議

用戶（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。