Biobert V1 1 Pubmedqa Finetuned

🚀 模型ID的模型卡片

这是一张关于🤗 Transformers模型的卡片，该模型已被推送至模型中心。此模型卡片是自动生成的，它能帮助你快速了解模型的基本信息、用途、训练细节等内容。

📚 详细文档

模型描述

这是一张🤗 Transformers模型的模型卡片，该模型已被上传至模型中心。此模型卡片是自动生成的。

• 开发者：[需要更多信息]
• 资助方（可选）：[需要更多信息]
• 共享方（可选）：[需要更多信息]
• 模型类型：[需要更多信息]
• 语言（自然语言处理）：[需要更多信息]
• 许可证：[需要更多信息]
• 微调自模型（可选）：[需要更多信息]

模型来源（可选）

• 仓库：[需要更多信息]
• 论文（可选）：[需要更多信息]
• 演示（可选）：[需要更多信息]

🛠️ 用途

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。[需要更多信息]

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。[需要更多信息]

非预期使用

此部分讨论模型的误用、恶意使用以及模型效果不佳的使用场景。[需要更多信息]

⚠️ 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。[需要更多信息]

建议

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

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型。[需要更多信息]

🔧 训练细节

训练数据

此部分应链接到数据集卡片，可能还会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。[需要更多信息]

训练过程

预处理（可选）

[需要更多信息]

训练超参数

• 训练模式：[需要更多信息]

速度、大小、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。[需要更多信息]

📊 评估

测试数据、因素和指标

测试数据

如果可能，此部分应链接到数据集卡片。[需要更多信息]

因素

这些是评估所细分的内容，例如子群体或领域。[需要更多信息]

指标

这些是所使用的评估指标，理想情况下会说明原因。[需要更多信息]

结果

[需要更多信息]

总结

🔍 模型检查（可选）

此部分包含与模型可解释性相关的工作。[需要更多信息]

🌍 环境影响

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

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

📋 技术规格（可选）

模型架构和目标

[需要更多信息]

计算基础设施

硬件

[需要更多信息]

软件

[需要更多信息]

📖 引用（可选）

如果有介绍该模型的论文或博客文章，其APA和BibTeX信息应放在此部分。

BibTeX： [需要更多信息]

APA： [需要更多信息]

📚 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。[需要更多信息]

ℹ️ 更多信息（可选）

[需要更多信息]

📝 模型卡片作者（可选）

[需要更多信息]

📞 模型卡片联系方式

[需要更多信息]