Um P2 Fine Tuned Llama Full 2

🚀 模型卡：Model ID

本模型卡介紹了一個已發佈在Hub上的transformers模型。該模型卡由系統自動生成，旨在為用戶提供該模型的詳細信息。

📚 模型詳情

模型描述

這是一個已推送到Hub上的🤖 transformers模型的模型卡。此模型卡已自動生成。

模型來源 [可選]

• 倉庫地址：[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

本部分介紹模型在不進行微調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]

下游應用 [可選]

本部分介紹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。 [待補充更多信息]

非預期使用

本部分討論模型的誤用、惡意使用以及模型效果不佳的使用場景。 [待補充更多信息]

⚠️ 偏差、風險和侷限性

本部分旨在傳達模型在技術和社會技術方面的侷限性。 [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]

📈 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

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、大小、時間 [可選]

本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

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

🔍 模型檢查 [可選]

本部分介紹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。

📋 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]

如果有介紹該模型的論文或博客文章，其APA和BibTeX信息應放在本部分。 BibTeX： [待補充更多信息]

APA： [待補充更多信息]

📖 術語表 [可選]

如有相關內容，本部分可包含有助於讀者理解模型或模型卡的術語和計算方法。 [待補充更多信息]

ℹ️ 更多信息 [可選]

[待補充更多信息]

📝 模型卡作者 [可選]

[待補充更多信息]

📞 模型卡聯繫方式

[待補充更多信息]