tiny-random-LlamaForCausalLM
hmellor
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transformers
hmellor/tiny-random-LlamaForCausalLM
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许可
简介
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
模型卡片
框架
transformers
模型配置
模型类型
llama
架构
LlamaForCausalLM
模型详情
已翻译模型ID的Model Card
模型详情
模型描述
这是已推送到Hub上的一个🤗 transformers模型的model card。该model card为自动生成。
- 开发者： [需要更多信息]
- 资助方 [可选]： [需要更多信息]
- 共享者 [可选]： [需要更多信息]
- 模型类型： [需要更多信息]
- 语言（NLP）： [需要更多信息]
- 许可证： [需要更多信息]
- 微调自模型 [可选]： [需要更多信息]
模型来源 [可选]
- 仓库： [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
直接使用
[需要更多信息]
下游使用 [可选]
[需要更多信息]
超出范围的使用
[需要更多信息]
偏见、风险与局限性
[需要更多信息]
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。
如何开始使用模型
使用以下代码开始使用模型。
[需要更多信息]
训练详情
训练数据
[需要更多信息]
训练过程
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]
速度、大小、时间 [可选]
[需要更多信息]
评估
测试数据、因素与指标
测试数据
[需要更多信息]
因素
[需要更多信息]
指标
[需要更多信息]
结果
[需要更多信息]
总结
模型检查 [可选]
[需要更多信息]
环境影响
碳排放可使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器进行估算。
- 硬件类型： [需要更多信息]
- 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]
模型架构与目标
[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]
BibTeX：
[需要更多信息]
APA：
[需要更多信息]
术语表 [可选]
[需要更多信息]
更多信息 [可选]
[需要更多信息]
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标签
llama
conversational
arxiv:1910.09700
text-generation-inference
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