🚀 模型ID的模型卡片
本模型卡片介绍了一个在Hub上发布的transformers模型,下面将为你详细介绍该模型的相关信息。
📚 详细文档
模型描述
这是一个已发布到Hub的🤖 transformers模型的卡片,此模型卡片是自动生成的。
属性 |
详情 |
开发者 |
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资助方(可选) |
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共享方(可选) |
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模型类型 |
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语言(NLP) |
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许可证 |
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微调基础模型(可选) |
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模型来源(可选)
- 仓库地址:[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]
🛠️ 使用说明
直接使用
此部分介绍模型在未进行微调或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。
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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。
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非预期使用
此部分说明模型的误用、恶意使用情况,以及模型效果不佳的使用场景。
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⚠️ 偏差、风险与局限性
此部分旨在传达模型的技术和社会技术局限性。
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建议
用户(包括直接用户和下游用户)应了解模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议,还需补充更多信息。
🚀 快速开始
使用以下代码开始使用该模型。
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📈 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。
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训练流程
预处理(可选)
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训练超参数
速度、大小、时间(可选)
此部分提供吞吐量、开始/结束时间、检查点大小(如适用)等信息。
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📊 评估
此部分描述评估协议并提供评估结果。
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。
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因素
这些是评估所细分的方面,例如子群体或领域。
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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。
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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。
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🌱 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。
属性 |
详情 |
硬件类型 |
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使用时长 |
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云服务提供商 |
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计算区域 |
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碳排放 |
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📋 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)
如果有介绍该模型的论文或博客文章,其APA和BibTeX引用信息应放在此部分。
BibTeX:
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APA:
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📖 术语表(可选)
如果相关,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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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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