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AI模型功能与使用风险的客观分析

该模型卡是一个自动生成的🤗 transformers模型,详细介绍了模型的使用场景、潜在风险、偏见和限制,并含有对训练数据、预处理和超参数的描述。尽管当前缺少开发和财务方面的详细信息,但链接到的环境影响估计工具为用户提供了进一步的使用体验评估依据。

BilingualChildEmo - AI模型卡片模板 全面展示模型信息和评估
GithubHuggingfaceModel Card开源项目技术规格机器学习模型模型卡片模型评估
该模型卡片模板全面涵盖AI模型的关键信息,包括基本细节、用途、局限性、训练过程和评估结果等。它为AI研究和开发提供了标准化框架,有助于透明记录和分享模型信息,推动AI技术的负责任发展。模板设计便于快速了解模型特性,适用于研究人员、开发者及相关从业者参考使用。
vgen-bsz16-200000-1m - 介绍vgen-bsz16-200000-1m模型的功能与应用场景
GithubHuggingfacediffusers开源项目模型模型卡环境影响碳排放训练程序
vgen-bsz16-200000-1m模型卡提供了关于该模型在实际应用中的潜能与限制的初步探讨。尽管数据目前不全面,该卡强调了在部署和下游应用中需考虑的偏见、风险与注意事项。它涵盖了从训练方法到评估标准及环保影响的各个方面,为用户提供了一种系统化的理解途径,是AI研究与应用的有用参考,但也需更多信息来实现完全评估。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
rotten_tomatoes_t5-base_seed-1 - 变形金刚模型卡功能与应用指南
GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型卡环境影响训练数据
了解transformers模型卡的功能细节及使用方法。模型卡涵盖模型用途、风险及技术规格,提供实用指南以帮助理解变形金刚模型的能力与应用场景。
llavanext-qwen-tokenizer - 自动生成Transformers模型卡片的标准化工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
一个开源的模型文档标准化工具,基于Hugging Face Transformers框架开发。工具提供了包含模型详情、使用场景、训练参数等完整的文档模板,帮助开发者快速生成规范的模型卡片文档,实现AI模型信息的统一管理和共享。
tiny-random-LlavaForConditionalGeneration - Transformers模型卡片自动生成框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个为Hugging Face Hub上的Transformers模型自动生成标准化文档的框架。它提供了模型的全面信息,包括开发者、许可证、用途、局限性、训练细节、评估结果和环境影响等。虽然当前模板中多数字段待填充,但它为用户提供了系统了解模型特性和适用场景的结构化方案,有助于提高模型文档的一致性和完整性。
question-answering-qa-may-12-tablang-LOCAL - 审视AI问答模型的应用领域与潜在挑战
GithubHuggingfacetransformers使用开发开源项目模型评估
这篇文章提供了一个Transformers问答模型的概览,讨论其直接应用和下游应用的可能性以及相应的偏差、风险和限制。尽管缺乏详细的开发者信息,理解该模型的潜在风险和误用可能至关重要。文章还为用户提供了入门指南并鼓励性能评估。
bias_identificaiton45 - 基于RoBERTa的10类偏见识别模型
GithubHuggingfacePriyaPatel/Bias_identificationRoBERTa偏见识别开源项目文本分类机器学习模型
该偏见识别模型基于RoBERTa架构,通过微调实现对10种偏见类型的分类。涵盖范围包括种族、性别、年龄等多个维度,在测试集上准确率达98.32%。模型可应用于自然语言处理研究,特别是偏见分析领域。支持通过Hugging Face transformers库快速部署使用。
llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型,已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务,但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南,同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
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