Sarvam Finetune

🚀 模型卡片

本模型卡片介绍了一个发布在Hub上的transformers模型。该模型卡片由系统自动生成。

📚 模型详情

模型描述

这是一个发布在Hub上的transformers模型的卡片，此模型卡片已自动生成。

• 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（NLP）：[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]

🚀 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

[待补充更多信息]

训练流程

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）

[待补充更多信息]

📊 评估

测试数据、因素和指标

测试数据

[待补充更多信息]

因素

[待补充更多信息]

指标

[待补充更多信息]

结果

[待补充更多信息]

总结

🌱 偏差、风险和局限性

[待补充更多信息]

建议

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

🌳 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）

[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]