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许可证：apache-2.0
语言：

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• 中文
  任务标签：标记分类
  标签：
• 金融

模型卡片模板

本模型卡片旨在作为新模型的基础模板，基于huggingface原始模板生成。

模型详情

模型描述

SpaceExploreAI是基于深度学习的投资预测系统，采用最先进的Transformer架构，融合了DeepSeep-V3和LLama3中的MLA、MOE等设计结构。该系统可用于预测股价走势、进行技术分析并辅助投资决策。项目结合现代深度学习技术与传统金融分析方法（包括技术指标和时间序列分析），提供全面的股票预测解决方案。

• 开发团队: SpaceExploreAI-Neo
• 资助方[可选]: SpaceExplore公司
• 共享方[可选]: [需补充信息]
• 模型类型: 基础回归大语言模型
• 支持语言(NLP): 英文与中文
• 许可证: apache-2.0
• 微调基础模型[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]

下游应用[可选]

[需补充信息]

非适用场景

[需补充信息]

偏差、风险与局限

[需补充信息]

使用建议

建议直接用户和下游用户充分了解模型的风险、偏差及局限性。需补充详细信息以提供进一步建议。

快速开始

通过以下代码快速使用模型：

[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

• 训练模式: [需补充信息]

速度、规模与耗时[可选]

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评估

测试数据、要素与指标

测试数据

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评估要素

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评估指标

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评估结果

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结果摘要

模型检验[可选]

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环境影响

碳排放量可通过Lacoste等人(2019)提出的机器学习碳排放计算器估算。

• 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

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计算基础设施

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硬件配置

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软件环境

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引用[可选]

Bibtex格式:

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APA格式:

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术语表[可选]

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扩展信息[可选]

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模型卡片作者[可选]

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模型卡片联系人

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