#碳排放

Greenbids是数字广告领域的绿色先锋，专注于可持续程序化广告和YouTube价值链优化。通过先进的机器学习技术，Greenbids显著降低广告活动的碳排放，每月节省大量二氧化碳。平台不仅平均降低36%的碳强度，还提升27%的媒体效果。其创新的绿色广告解决方案为广告代理商、广告主、出版商等整个生态系统提供可持续的媒体效能，推动数字广告行业向可持续营销方向发展。

该项目通过创新技术提升模型性能与适配性，更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响，并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识，鼓励最佳实践，支持多样化的应用需求。

此页面提供对一个AI模型的详细分析，包括实现方法、使用情境及环境影响评估。读者可以了解到模型的直接应用和下游可能性，并需注意模型的偏见和限制。页面包括快速使用指南、训练细节及评价指标，帮助用户全面理解模型的特性和应用价值。

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。

本文审视了AI模型的潜在使用场景，包括直接使用和下游集成的可能性，着重分析了模型在使用中可能出现的偏见和风险及其技术限制。我们为使用者提供了建议，讨论了使用相关工具进行环境影响估算的步骤。文章也涵盖了训练、评估和技术规格的各个方面，旨在为研究人员和开发者提供参考。

文档介绍了transformers库中的模型，涵盖开发细节、使用场景及局限性。根据模型卡的建议，用户可以了解模型的偏见、风险和局限，及如何开始使用。简要说明了性能评估、环境影响和技术规格，并提供起步代码和细节。详细信息建议查看相关存储库和文献。