E Star 12B V0.1

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片介紹了一個已發佈在Hub上的transformers模型。該模型卡片由系統自動生成，能幫助用戶快速瞭解模型的基本信息和使用方法。

📚 詳細文檔

模型描述

這是一個已發佈在Hub上的🤖 transformers模型的模型卡片，此模型卡片是自動生成的。

模型來源（可選）

• 倉庫地址：[需要更多信息]
• 論文（可選）：[需要更多信息]
• 演示（可選）：[需要更多信息]

🛠️ 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生態系統/應用中的使用方式。[需要更多信息]

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，或集成到更大生態系統/應用中的使用方式。[需要更多信息]

非預期使用

此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。[需要更多信息]

⚠️ 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。[需要更多信息]

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。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。[需要更多信息]

📈 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。[需要更多信息]

訓練過程

預處理（可選）

[需要更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[需要更多信息]

速度、大小、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。[需要更多信息]

🧪 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

如有可能，此部分應鏈接到數據集卡片。[需要更多信息]

因素

這些是評估所細分的方面，例如子群體或領域。[需要更多信息]

指標

這些是所使用的評估指標，理想情況下應說明原因。[需要更多信息]

結果

[需要更多信息]

總結

🕵️ 模型審查（可選）

此部分介紹與模型可解釋性相關的工作。[需要更多信息]

🌱 環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中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

[需要更多信息]

計算基礎設施

硬件

[需要更多信息]

軟件

[需要更多信息]

📚 引用（可選）

BibTeX： [需要更多信息]

APA： [需要更多信息]

📖 術語表（可選）

如果相關，此部分包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。[需要更多信息]

ℹ️ 更多信息（可選）

[需要更多信息]

📝 模型卡片作者（可選）

[需要更多信息]

📞 模型卡片聯繫方式

[需要更多信息]