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🚀 模型卡片

这是一个🤗 Transformers模型的卡片，该模型已被推送到模型中心。此模型卡片是自动生成的，主要用于介绍该模型的基本信息、用途、训练细节等内容。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

[More Information Needed]

📚 详细文档

🔍 模型详情

• 开发者：[待补充更多信息]
• 资助方（可选）：[待补充更多信息]
• 共享方（可选）：[待补充更多信息]
• 模型类型：[待补充更多信息]
• 适用语言（自然语言处理）：[待补充更多信息]
• 许可证：[待补充更多信息]
• 微调基础模型（可选）：[待补充更多信息]

🌐 模型来源（可选）

• 仓库：[待补充更多信息]
• 论文（可选）：[待补充更多信息]
• 演示（可选）：[待补充更多信息]

💡 使用方式

直接使用

此部分介绍模型在不进行微调或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。[待补充更多信息]

下游使用（可选）

此部分介绍模型在针对特定任务进行微调后，或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。[待补充更多信息]

超出适用范围的使用

此部分说明模型的误用、恶意使用以及模型效果不佳的使用场景。[待补充更多信息]

⚠️ 偏差、风险和局限性

此部分旨在传达模型的技术和社会技术局限性。[待补充更多信息]

建议

直接和下游用户都应了解模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议，还需更多信息。

📈 训练详情

训练数据

此部分应链接到数据集卡片，可能还需简要介绍训练数据的相关信息，以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。[待补充更多信息]

训练过程

预处理（可选）

[待补充更多信息]

训练超参数

• 训练机制：[待补充更多信息]（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、规模、时间（可选）

此部分提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如适用）等信息。[待补充更多信息]

🧪 评估

测试数据、因素和指标

测试数据

如有可能，此部分应链接到数据集卡片。[待补充更多信息]

因素

这些是评估所依据的因素，例如子群体或领域。[待补充更多信息]

指标

这些是所使用的评估指标，理想情况下应说明使用原因。[待补充更多信息]

结果

[待补充更多信息]

总结

🔬 模型检查（可选）

此部分介绍与模型可解释性相关的工作。[待补充更多信息]

🌱 环境影响

可以使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

• 硬件类型：[待补充更多信息]
• 使用时长：[待补充更多信息]
• 云服务提供商：[待补充更多信息]
• 计算区域：[待补充更多信息]
• 碳排放：[待补充更多信息]

🛠️ 技术规格（可选）

模型架构和目标

[待补充更多信息]

计算基础设施

硬件

[待补充更多信息]

软件

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📑 引用（可选）

BibTeX

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APA

[待补充更多信息]

📖 术语表（可选）

如果相关，此部分应包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。[待补充更多信息]

➕ 更多信息（可选）

[待补充更多信息]

👥 模型卡片作者（可选）

[待补充更多信息]

📞 模型卡片联系方式

[待补充更多信息]