🚀 模型ID的模型卡片
这是一个🤗 Transformers模型的模型卡片,该模型已被推送至模型中心。此模型卡片为自动生成,它能帮助用户快速了解模型的基本信息和使用方法。
📚 模型详情
模型描述
这是一张已发布在模型中心的🤗 Transformers模型的模型卡片,该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]
- 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]
💡 使用场景
直接使用
该部分介绍模型在无需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)
此部分说明模型在针对特定任务进行微调后,或集成到更大生态系统/应用中的使用情况。[待补充更多信息]
非预期使用
本部分阐述模型的误用、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、风险与局限性
本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
模型的直接和下游用户都应了解模型存在的风险、偏差和局限性。如需进一步建议,还需补充更多信息。
🚀 如何开始使用模型
使用以下代码开始使用该模型。[待补充更多信息]
📈 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)
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训练超参数
速度、规模、时间(可选)
本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、因素与指标
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分类标准,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
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总结
🔍 模型审查(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)中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)
模型架构与目标
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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:
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APA:
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📖 术语表(可选)
如果相关,本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。[待补充更多信息]
ℹ️ 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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