#技术规格
test-demo-t5-qa - 探索Transformer模型的用途及风险
Github开源项目模型transformersHuggingface环境影响模型卡技术规格使用案例
页面详情介绍了一种开发于🤗 transformers库的模型，概述其应用、预期用户和影响。同时，分析模型相关的偏见、风险和局限性，强调了解其技术和社会技术限制的重要性。提供初始使用的信息及优化建议。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
Github开源项目模型Huggingface训练数据环境影响技术规格meta-llama
此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
subnet9_best2_competition1 - 介绍Hub上推出的transformers模型及其功能特性
Github开源项目模型transformersHuggingface模型共享环境影响技术规格偏见风险
本文介绍了一款发布在Hub上的transformers模型，涵盖其训练数据、用途和评估方法。尽管当前信息有限，读者可以了解模型的应用范围及其可能的偏差和限制，同时本文也涉及其环境影响和技术规格，旨在帮助读者有效理解和使用该模型。
tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架
Github开源项目模型训练机器学习模型PEFTHuggingface技术规格环境影响评估
tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。
LaMini-Flan-T5-783M - 增强自然语言处理能力的多样化指令微调模型
Github开源项目模型训练模型模型评估Huggingface指令微调技术规格LaMini-Flan-T5-783M
LaMini-Flan-T5-783M是一款基于LaMini-instruction数据集微调的自然语言处理模型，源于google/flan-t5-large。该模型利用2.58M样本进行训练，展示出卓越的语言生成和理解能力，适用于多种自然语言处理任务。用户可通过HuggingFace的pipeline功能便捷使用，本系列其他模型在不同参数规模下提供最佳性能，满足多样化的技术需求。
subnet9_track2_1 - Transformer模型使用指南及相关风险和技术限制
Github开源项目模型transformersHuggingface环境影响技术规格用途模型细节
本页面概述Transformer模型的使用说明，包含潜在风险和技术限制，指导用户在直接或下游应用中采用最佳实践，规避偏见和误用。
task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险
Github开源项目模型Huggingface环境影响模型卡技术规格Qwen/Qwen1.5-1.8B培训细节
项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析，同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善，但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息，有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。