🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片介绍了一个在模型中心发布的🤗 Transformers模型。此模型卡片为自动生成。

📚 详细文档

模型描述

这是一个已发布到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片，该卡片是自动生成的。

模型来源（可选）

🛠️ 使用说明

直接使用

待补充更多信息。

下游使用（可选）

待补充更多信息。

超出适用范围的使用

待补充关于模型误用、恶意使用以及不适用场景的信息。

⚠️ 偏差、风险和局限性

待补充技术和社会技术方面的局限性信息。

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： 待补充代码内容。

🔧 训练详情

训练数据

待补充训练数据相关信息，可能需链接到数据集卡片，同时简要说明训练数据内容以及数据预处理或额外过滤的文档。

训练过程

预处理（可选）

待补充预处理相关信息。

训练超参数

速度、大小、时间（可选）

待补充吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如适用）等信息。

📊 评估

测试数据、因素和指标

测试数据

待补充测试数据相关信息，如有可能需链接到数据集卡片。

因素

待补充评估所依据的因素，例如子群体或领域。

指标

待补充所使用的评估指标，并理想情况下说明原因。

结果

待补充评估结果。

总结

待补充总结内容。

📈 模型检查（可选）

待补充与模型可解释性相关的工作内容。

🌱 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

待补充模型架构和目标相关信息。

计算基础设施

硬件

待补充硬件相关信息。

软件

待补充软件相关信息。

📝 引用（可选）

BibTeX

待补充BibTeX引用信息。

APA

待补充APA引用信息。

📖 术语表（可选）

待补充有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算相关内容。

ℹ️ 更多信息（可选）

待补充更多信息。

📝 模型卡片作者（可选）

待补充模型卡片作者信息。

📞 模型卡片联系方式

待补充模型卡片的联系方式。