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🚀 模型ID的模型卡片

這是一個🤗 Transformers模型的模型卡片，該模型已被推送至模型中心。此模型卡片為自動生成，主要用於介紹模型的相關信息。

📚 詳細文檔

模型描述

這是一張🤗 Transformers模型的模型卡片，該模型已被上傳至模型中心。此模型卡片是自動生成的。

• 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]
• 微調自（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

此部分介紹模型在不進行微調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]

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

此部分討論模型的濫用、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

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。

🚀 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

此部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要說明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）

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

如有可能，此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因素，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）

此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） 中提出的 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）

模型架構和目標

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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： [待補充更多信息]

APA： [待補充更多信息]

📖 術語表（可選）

如果相關，此部分應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]