🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片介绍了一个🤗 Transformers模型，该模型已被推送到模型中心。此模型卡片为自动生成。

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使用以下代码开始使用该模型：

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模型详情

模型描述

这是一个已发布到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片，此卡片为自动生成。

• 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]
• 适用语言（自然语言处理）：[待补充更多信息]
• 许可证：[待补充更多信息]
• 微调基础模型（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]

使用方式

直接使用

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下游使用（可选）

[待补充更多信息]

超出适用范围的使用

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，还需更多信息。

训练详情

训练数据

[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）

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

[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

模型审查（可选）

[待补充更多信息]

环境影响

可以使用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

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计算基础设施

硬件

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软件

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引用（可选）

BibTeX

[待补充更多信息]

APA

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术语表（可选）

[待补充更多信息]

更多信息（可选）

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模型卡片作者（可选）

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模型卡片联系方式

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