🚀 模型ID的模型卡片
本模型卡片介绍了一个推送到模型中心的🤗 Transformers模型。该模型卡片由系统自动生成。
🚀 快速开始
使用以下代码开始使用该模型。
✨ 主要特性
目前文档未提供该模型的主要特性相关内容。
📦 安装指南
目前文档未提供该模型的安装步骤相关内容。
📚 详细文档
模型详情
模型描述
这是一个推送到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片,此卡片由系统自动生成。
- 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:Apache-2.0
- 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的生态系统/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,或集成到更大的生态系统/应用中的使用方式。
[待补充更多信息]
非预期使用
此部分说明模型的误用、恶意使用情况,以及模型不适用的场景。
[待补充更多信息]
偏差、风险和局限性
此部分旨在传达模型在技术和社会技术方面的局限性。
[待补充更多信息]
建议
直接用户和下游用户都应了解该模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议,还需补充更多信息。
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,以及数据预处理或额外过滤的文档。
[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
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
此部分应尽可能链接到数据集卡片。
[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
模型审查(可选)
此部分可提供与该模型可解释性相关的工作内容。
[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
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计算基础设施
硬件
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软件
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引用(可选)
BibTeX
[待补充更多信息]
APA
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术语表(可选)
若有相关内容,此部分可包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。
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更多信息(可选)
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模型卡片作者(可选)
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模型卡片联系方式
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