Llama Finetuned Regenrative Practices

🚀 模型卡片

这是一个transformers模型的卡片，该模型已被推送到Hub上。此模型卡片是自动生成的，主要用于介绍模型的相关信息。

📚 详细文档

模型描述

这是一个已发布在Hub上的transformers模型的卡片，此模型卡片是自动生成的。

• 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]
• 微调自（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

此部分讨论模型的误用、恶意使用以及模型效果不佳的使用场景。[待补充更多信息]

⚠️ 偏差、风险和局限性

此部分旨在传达模型的技术和社会技术局限性。[待补充更多信息]

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，还需更多信息。

🚀 快速开始

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）

[待补充更多信息]

训练超参数

• 训练机制：[待补充更多信息]

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。[待补充更多信息]

📊 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。[待补充更多信息]

因素

这些是评估所细分的内容，例如子群体或领域。[待补充更多信息]

指标

这些是所使用的评估指标，理想情况下应说明原因。[待补充更多信息]

结果

[待补充更多信息]

总结

🔍 模型检查（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）

模型架构和目标

[待补充更多信息]

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： [待补充更多信息]

📚 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。[待补充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可选）

[待补充更多信息]

📝 模型卡片作者（可选）

[待补充更多信息]

📞 模型卡片联系方式

[待补充更多信息]