Mt5 Swahili Finetuned

🚀 模型卡片

本模型卡片介紹了一個 🤗 Transformers 模型，該模型已被推送到模型中心。此模型卡片由系統自動生成。

📚 模型詳情

模型描述

• 開發者：[TANYA TOMAR ]
• 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]
• 微調自（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]

🛠️ 用途

直接使用

模型在未經微調或集成到更大生態系統/應用中的使用方式，相關信息[待補充]。

下游使用（可選）

模型在針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用中的使用方式，相關信息[待補充]。

非預期使用

模型的濫用、惡意使用以及不適用的場景，相關信息[待補充]。

⚠️ 偏差、風險和侷限性

模型存在的技術和社會技術方面的侷限性，相關信息[待補充]。

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，還需補充更多信息。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型，相關代碼[待補充]。

🔬 訓練詳情

訓練數據

訓練數據的相關信息[待補充]，可能需鏈接到數據集卡片，並簡要說明訓練數據的情況以及數據預處理或額外過濾的文檔。

訓練過程

預處理（可選）

訓練數據預處理的相關信息[待補充]。

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息] （例如：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）

模型訓練的吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小等相關信息[待補充]。

📊 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

測試數據的相關信息[待補充]，如有可能應鏈接到數據集卡片。

因素

評估所依據的因素，如子群體或領域，相關信息[待補充]。

指標

評估所使用的指標，最好說明選擇這些指標的原因，相關信息[待補充]。

結果

評估結果相關信息[待補充]。

總結

評估結果總結相關信息[待補充]。

🔍 模型檢查（可選）

與模型可解釋性相關的工作，相關信息[待補充]。

🌱 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

模型架構和目標的相關信息[待補充]。

計算基礎設施

硬件

計算硬件的相關信息[待補充]。

軟件

計算軟件的相關信息[待補充]。

📑 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）

有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法，相關信息[待補充]。

ℹ️ 更多信息（可選）

更多相關信息[待補充]。

📝 模型卡片作者（可選）

模型卡片作者相關信息[待補充]。

☎️ 模型卡片聯繫方式

模型卡片的聯繫方式相關信息[待補充]。