The Teacher V 2

🚀 Transformers零樣本分類模型卡片

本模型卡片介紹了一個基於Transformers的零樣本分類模型，它能在未針對特定任務進行微調的情況下，對文本進行分類。

📚 模型詳情

模型描述

這是一個已發佈在模型中心的Transformers模型的卡片，此卡片由系統自動生成。

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

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

# 此處應補充實際代碼

📈 訓練詳情

訓練數據

待補充更多關於訓練數據的信息，可能需要鏈接到數據集卡片，並簡要說明訓練數據的內容以及數據預處理或額外過濾的相關文檔。

訓練流程

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（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）

待補充關於吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。

🧪 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

待補充更多信息，如有可能應鏈接到數據集卡片。

因素

待補充評估所依據的因素，例如子群體或領域。

指標

待補充所使用的評估指標，最好說明原因。

結果

待補充更多信息。

總結

待補充更多信息。

⚠️ 偏差、風險和侷限性

待補充技術和社會技術方面的侷限性信息。

建議

用戶（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。

🌱 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）

BibTeX： 待補充更多信息。

APA： 待補充更多信息。

📚 術語表（可選）

待補充有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。

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。