模型卡片

<!-- 简要说明该模型是什么/做什么。 -->

模型详情

模型描述

<!-- 提供该模型的详细说明。 -->

这是一个已推送到 Hub 的 🤗 transformers 模型的模型卡片。此模型卡片已自动生成。

• 开发者： Giseldo Neo

• 模型类型： [需要更多信息]

• 语言： 英语

• 许可证： [需要更多信息]

• 微调自模型： distilbert-base-uncased https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased

模型来源 [可选]

<!-- 提供模型的基本链接。 -->

• 代码库： [需要更多信息]
• 论文 [可选]： [需要更多信息]
• 演示 [可选]： [需要更多信息]

用途

<!-- 说明模型的预期使用方式，包括预期的模型用户和受模型影响的用户。 -->

直接使用

<!-- 本节介绍不进行微调或不集成到更大生态系统/应用中的模型使用方式。 -->

[需要更多信息]

下游使用 [可选]

<!-- 本节介绍微调后用于特定任务，或集成到更大生态系统/应用中的模型使用方式 -->

[需要更多信息]

超出范围的使用

<!-- 本节说明误用、恶意使用以及模型不适用的情况。 -->

[需要更多信息]

偏见、风险和局限性

<!-- 本节旨在传达技术和社会技术方面的局限性。 -->

[需要更多信息]

建议

<!-- 本节旨在针对偏见、风险和技术局限性提供建议。 -->

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏见和局限性。需要更多信息以提供进一步建议。

如何开始使用该模型

使用以下代码开始使用该模型。

[需要更多信息]

训练详情

训练数据

<!-- 此处应链接到数据集卡片，可能还包括训练数据的简要说明以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。 -->

[需要更多信息]

训练过程

<!-- 这与技术规格密切相关。相关内容应在该部分涉及训练过程时进行链接。 -->

预处理 [可选]

[需要更多信息]

训练超参数

• 训练模式： [需要更多信息] <!--fp32、fp16 混合精度、bf16 混合精度、bf16 非混合精度、fp16 非混合精度、fp8 混合精度 -->

速度、大小、时间 [可选]

<!-- 本节提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如相关）等信息。 -->

[需要更多信息]

评估

<!-- 本节描述评估协议并提供结果。 -->

测试数据、因素和指标

测试数据

<!-- 如可能，此处应链接到数据集卡片。 -->

[https://huggingface.co/datasets/giseldo/deep-se]

因素

<!-- 这些是评估所分解的因素，例如子群体或领域。 -->

[需要更多信息]

指标

<!-- 使用的评估指标，最好说明选择原因。 -->

[需要更多信息]

结果

[需要更多信息]

总结

模型检查 [可选]

<!-- 模型的相关可解释性工作放在这里 -->

[需要更多信息]

环境影响

<!-- 总排放量（以 CO2eq 克为单位）和其他考虑因素，如电力使用，放在这里。相应编辑以下建议文本 -->

碳排放可以使用 Lacoste et al. (2019) 中提出的 机器学习影响计算器 进行估算。

• 硬件类型： Google Colab A100
• 使用时长： [需要更多信息]
• 云服务提供商： [需要更多信息]
• 计算区域： [需要更多信息]
• 碳排放量： [需要更多信息]

技术规格 [可选]

模型架构和目标

[需要更多信息]

计算基础设施

[需要更多信息]

硬件

[需要更多信息]

软件

[需要更多信息]

引用 [可选]

<!-- 如果有介绍该模型的论文或博客文章，APA 和 BibTeX 信息应放在本节。 -->

BibTeX:

[需要更多信息]

APA:

[需要更多信息]

术语表 [可选]

<!-- 如相关，在此处包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方式。 -->

[需要更多信息]

更多信息 [可选]

[需要更多信息]

模型卡片作者 [可选]

[https://huggingface.co/giseldo]

模型卡片联系方式

[需要更多信息]