Bert Cefr Model2

🚀 模型卡片：Model ID

本模型卡片介绍了一个推送到Hub上的transformers模型。此模型卡片为自动生成，涵盖了模型的基本信息、用途、训练细节、评估等方面内容。

📚 详细文档

模型描述

这是一个推送到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]

🛠️ 使用场景

直接使用

此部分介绍模型未经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、风险与局限性

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]

🔧 训练细节

训练数据

此部分应链接到数据集卡片，可能还需简要说明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、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）

如果有介绍该模型的论文或博客文章，其APA和BibTeX信息应放在此部分。

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]