Khmer Xlmr Base Sentimental Multi Label V2

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片介绍了一个🤗 Transformers模型，该模型已被上传至模型中心。此模型卡片为自动生成。

📚 详细文档

模型描述

这是一个已发布到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片，此卡片为自动生成。

模型来源（可选）

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

# 此处代码待补充

🔧 技术细节

训练数据

待补充更多关于训练数据的信息，可能需链接到数据集卡片，以及数据预处理或额外过滤的相关文档。

训练过程

预处理（可选）

待补充预处理相关信息。

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、大小、时间（可选）

待补充关于吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如适用）等信息。

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

待补充测试数据相关信息，可能需链接到数据集卡片。

因素

待补充评估所细分的因素，例如子群体或领域。

指标

待补充所使用的评估指标，最好说明使用原因。

结果

待补充评估结果。

模型检查（可选）

待补充与模型可解释性相关的工作内容。

环境影响

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

技术规格（可选）

模型架构和目标

待补充模型架构和目标相关信息。

计算基础设施

硬件

待补充硬件相关信息。

软件

待补充软件相关信息。

引用（可选）

BibTeX

待补充BibTeX引用信息。

APA

待补充APA引用信息。

术语表（可选）

待补充有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。

更多信息（可选）

待补充更多相关信息。

模型卡片作者（可选）

待补充模型卡片作者信息。

模型卡片联系方式

待补充模型卡片的联系方式。

建议

用户（直接用户和下游用户）应了解该模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议，还需更多信息。