Um P2 Fine Tuned Llama Full 2

🚀 模型卡：Model ID

本模型卡介绍了一个已发布在Hub上的transformers模型。该模型卡由系统自动生成，旨在为用户提供该模型的详细信息。

📚 模型详情

模型描述

这是一个已推送到Hub上的🤖 transformers模型的模型卡。此模型卡已自动生成。

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]

🛠️ 用途

直接使用

本部分介绍模型在不进行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]

下游应用 [可选]

本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

本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

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

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

本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，以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。 [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]

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、因素和指标

测试数据

如有可能，本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方面，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]

本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）提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

📋 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

[待补充更多信息]

软件

[待补充更多信息]

📝 引用 [可选]

如果有介绍该模型的论文或博客文章，其APA和BibTeX信息应放在本部分。 BibTeX： [待补充更多信息]

APA： [待补充更多信息]

📖 术语表 [可选]

如有相关内容，本部分可包含有助于读者理解模型或模型卡的术语和计算方法。 [待补充更多信息]

ℹ️ 更多信息 [可选]

[待补充更多信息]

📝 模型卡作者 [可选]

[待补充更多信息]

📞 模型卡联系方式

[待补充更多信息]