Ophtimus 8B Base

🚀 Transformers模型卡片

本模型卡片介紹了一個在模型中心發佈的transformers模型，它能為用戶提供該模型的基本信息與使用指南。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

[More Information Needed]

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

這是一個已發佈到模型中心的transformers模型的卡片，此模型卡片由系統自動生成。

• 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]
• 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：[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]

使用方式

直接使用

本部分介紹模型在未微調或未集成到更大生態系統/應用中的使用方式。 [待補充更多信息]

下游使用（可選）

本部分介紹模型在針對特定任務微調後，或集成到更大生態系統/應用中的使用方式。 [待補充更多信息]

非預期使用

本部分介紹模型的誤用、惡意使用情況，以及模型效果不佳的使用場景。 [待補充更多信息]

偏差、風險與侷限性

本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

直接和下游用戶都應該瞭解模型的風險、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

本部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要介紹訓練數據的相關信息，以及數據預處理或額外過濾的文檔。 [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

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、大小、時間（可選）

本部分提供吞吐量、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、因素與指標

測試數據

如有可能，本部分應鏈接到數據集卡片。 [待補充更多信息]

因素

這些是評估時細分的內容，例如子群體或領域。 [待補充更多信息]

指標

這些是使用的評估指標，理想情況下應說明原因。 [待補充更多信息]

結果

[待補充更多信息]

總結

模型審查（可選）

本部分介紹模型的相關可解釋性工作。 [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。

• 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）

模型架構與目標

[待補充更多信息]

計算基礎設施

硬件

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軟件

[待補充更多信息]

引用（可選）

BibTeX

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APA

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術語表（可選）

如有需要，本部分可包含幫助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]

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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