Spaceexploreai Small Base Regression 27M

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片旨在為新模型提供基礎模板。它是使用此原始模板生成的。

📚 詳細文檔

模型描述

SpaceExploreAI是一個基於深度學習的投資預測系統。它採用了最先進的Transformer架構，並融合了DeepSeep - V3和LLama3的各種設計結構，如MLA和MOE。該系統可用於預測股票價格走勢、進行技術分析以及支持投資決策。此項目將現代深度學習技術與傳統金融分析方法相結合，包括技術指標和時間序列分析，以提供全面的股票預測解決方案。

• 開發者： SpaceExploreAI - Neo
• 資助方（可選）： SpaceExplore公司
• 共享方（可選）： [待補充更多信息]
• 模型類型： 基礎迴歸大語言模型
• 支持語言（自然語言處理）： 英語和中文
• 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]

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。

[待補充更多信息]

🔧 技術細節

訓練數據

[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、大小、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

[待補充更多信息]

因素

[待補充更多信息]

指標

[待補充更多信息]

結果

[待補充更多信息]

總結

🌱 模型審查（可選）

[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

[待補充更多信息]

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）

[待補充更多信息]

ℹ️ 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]

📄 許可證

本模型採用Apache - 2.0許可證。

💡 使用建議

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，還需補充更多信息。