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library_name: transformers
tags: []

模型ID信息卡

模型详情

模型描述

这是托管在Hub上的一个🤗 transformers模型的信息卡。此信息卡为自动生成。

• 开发者: [需补充信息]
• 资助方[可选]: [需补充信息]
• 共享方[可选]: [需补充信息]
• 模型类型: [需补充信息]
• 支持语言(NLP): [需补充信息]
• 许可证: [需补充信息]
• 微调自模型[可选]: [需补充信息]

模型来源[可选]

• 代码库: [需补充信息]
• 论文[可选]: [需补充信息]
• 演示[可选]: [需补充信息]

用途

直接使用

[需补充信息]

下游用途[可选]

[需补充信息]

超出范围的用途

[需补充信息]

偏差、风险与局限性

[需补充信息]

建议

应确保用户（包括直接使用和下游用户）了解模型的风险、偏差和局限性。需补充更多信息以提供进一步建议。

快速开始

使用以下代码开始使用该模型。

[需补充信息]

训练详情

训练数据

[需补充信息]

训练流程

预处理[可选]

[需补充信息]

训练超参数

• 训练方式: [需补充信息]

速度、规模与时间[可选]

[需补充信息]

评估

测试数据、因素与指标

测试数据

[需补充信息]

因素

[需补充信息]

指标

[需补充信息]

结果

[需补充信息]

总结

模型检验[可选]

[需补充信息]

环境影响

碳排放量可使用Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器估算。

• 硬件类型: [需补充信息]
• 使用时长: [需补充信息]
• 云服务提供商: [需补充信息]
• 计算区域: [需补充信息]
• 碳排放量: [需补充信息]

技术规格[可选]

模型架构与目标

[需补充信息]

计算基础设施

[需补充信息]

硬件

[需补充信息]

软件

[需补充信息]

引用[可选]

Bibtex:

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APA:

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术语表[可选]

[需补充信息]

更多信息[可选]

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信息卡作者[可选]

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信息卡联系方式

[需补充信息]