🚀 Transformers模型卡片
本模型卡片介紹了一個🤗 Transformers模型,該模型已發佈到模型中心。此模型卡片為自動生成,旨在幫助用戶快速瞭解模型的基本信息、使用方法、訓練細節等內容。
🚀 快速開始
使用以下代碼開始使用該模型:
📚 詳細文檔
🔍 模型詳情
這是一個已發佈到Hugging Face Hub的🤗 Transformers模型的卡片,此卡片為自動生成。
屬性 |
詳情 |
開發者 |
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資助方(可選) |
[待補充更多信息] |
共享方(可選) |
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模型類型 |
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語言(NLP) |
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許可證 |
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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]
📝 使用說明
直接使用
此部分介紹模型在未經微調或未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]
超出適用範圍的使用
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的技術和社會技術侷限性。[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
此部分應鏈接到數據集卡片,可能還會簡要介紹訓練數據的相關信息,以及與數據預處理或額外過濾相關的文檔。[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
這些是評估所細分的方面,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,理想情況下會說明原因。[待補充更多信息]
結果
[待補充更多信息]
總結
[待補充更多信息]
🕵️ 模型審查(可選)
此部分包含與模型可解釋性相關的工作。[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。
屬性 |
詳情 |
硬件類型 |
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使用時長 |
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雲服務提供商 |
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計算區域 |
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碳排放 |
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🔧 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)
此部分(如適用)包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。[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]