Sparklerl 7B Stage1

🚀 模型卡片

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

📚 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]
• 适用语言（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微调或未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。 [待补充更多信息]

非预期使用

此部分说明模型的误用、恶意使用情况，以及模型不适用的场景。 [待补充更多信息]

⚠️ 偏差、风险和局限性

此部分旨在传达模型在技术和社会技术方面的局限性。 [待补充更多信息]

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。 [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，或许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、规模、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因素，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

[待补充更多信息]

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）

模型架构和目标

[待补充更多信息]

计算基础设施

硬件

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软件

[待补充更多信息]

📝 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）

如有需要，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。 [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]