checkpoint-4000

# Model Card for Model ID

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]

### Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]

## Uses

<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->

### Direct Use

<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->

[More Information Needed]

### Downstream Use [optional]

<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->

[More Information Needed]

### Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->

[More Information Needed]

## Bias, Risks, and Limitations

<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->

[More Information Needed]

### Recommendations

<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

## How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

## Training Details

### Training Data

<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->

[More Information Needed]

### Training Procedure

<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->

#### Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

#### Training Hyperparameters

- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->

#### Speeds, Sizes, Times [optional]

<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->

[More Information Needed]

## Evaluation

<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->

### Testing Data, Factors & Metrics

#### Testing Data

<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->

[More Information Needed]

#### Factors

<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->

[More Information Needed]

#### Metrics

<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->

[More Information Needed]

### Results

[More Information Needed]

#### Summary

## Model Examination [optional]

<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->

[More Information Needed]

## Environmental Impact

<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->

Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).

- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]

## Technical Specifications [optional]

### Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

### Compute Infrastructure

[More Information Needed]

#### Hardware

[More Information Needed]

#### Software

[More Information Needed]

## Citation [optional]

<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->

**BibTeX:**

[More Information Needed]

**APA:**

[More Information Needed]

## Glossary [optional]

<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->

[More Information Needed]

## More Information [optional]

[More Information Needed]

## Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

## Model Card Contact

[More Information Needed]
### Framework versions

- PEFT 0.15.2

# 模型卡片（Model Card）：对应模型编号（Model ID）

<!-- 请简要概括该模型的用途与基本情况。 -->

## 模型详情（Model Details）

### 模型描述（Model Description）

<!-- 请对该模型进行更详细的说明。 -->

- **开发方：** [需补充更多信息]
- **资助方（可选）：** [需补充更多信息]
- **共享方（可选）：** [需补充更多信息]
- **模型类型：** [需补充更多信息]
- **自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）所用语言：** [需补充更多信息]
- **许可证：** [需补充更多信息]
- **微调自的模型（可选）：** [需补充更多信息]

### 模型来源（可选）（Model Sources [optional]）

<!-- 请提供该模型的基础链接信息。 -->

- **代码仓库：** [需补充更多信息]
- **论文（可选）：** [需补充更多信息]
- **演示（可选）：** [需补充更多信息]

## 用途（Uses）

<!-- 请说明该模型的预期使用场景，包括可预见的使用者与受该模型影响的群体。 -->

### 直接使用（Direct Use）

<!-- 该部分用于说明无需微调或接入更大生态/应用的模型使用方式。 -->

[需补充更多信息]

### 下游应用（可选）（Downstream Use [optional]）

<!-- 该部分用于说明为特定任务微调后的模型使用方式，或接入更大生态/应用的场景。 -->

[需补充更多信息]

### 越界使用（Out-of-Scope Use）

<!-- 该部分说明误用、恶意使用，以及该模型无法良好适配的使用场景。 -->

[需补充更多信息]

## 偏差、风险与局限性（Bias, Risks, and Limitations）

<!-- 该部分用于说明技术与社会技术层面的局限性。 -->

[需补充更多信息]

### 建议（Recommendations）

<!-- 该部分用于针对该模型的偏差、风险与技术局限性给出相关建议。 -->

使用者（包括直接使用者与下游使用者）应充分知晓该模型存在的风险、偏差与局限性。若需进一步完善相关建议，仍需补充更多信息。

## 模型快速上手指南（How to Get Started with the Model）

使用以下代码即可快速上手该模型。

[需补充更多信息]

## 训练细节（Training Details）

### 训练数据（Training Data）

<!-- 此处应链接至数据集卡片，也可附带一段简短的训练数据概述，以及数据预处理或额外筛选相关的文档说明。 -->

[需补充更多信息]

### 训练流程（Training Procedure）

<!-- 该部分与技术规格关联紧密，相关内容应在对应章节中补充链接。 -->

#### 预处理（可选）（Preprocessing [optional]）

[需补充更多信息]

#### 训练超参数（Training Hyperparameters）

- **训练模式：** [需补充更多信息] <!-- 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、规模与耗时（可选）（Speeds, Sizes, Times [optional]）

<!-- 该部分提供吞吐量、起止耗时、检查点（checkpoint）规模等相关信息。 -->

[需补充更多信息]

## 评估（Evaluation）

<!-- 该部分说明评估协议并提供评估结果。 -->

### 测试数据、细分维度与评估指标（Testing Data, Factors & Metrics）

#### 测试数据（Testing Data）

<!-- 若可行，此处应链接至数据集卡片。 -->

[需补充更多信息]

#### 细分维度（Factors）

<!-- 此处为评估时的细分维度，例如子群体或应用领域。 -->

[需补充更多信息]

#### 评估指标（Metrics）

<!-- 此处为所使用的评估指标，理想情况下应说明选择该指标的原因。 -->

[需补充更多信息]

### 评估结果（Results）

[需补充更多信息]

#### 总结（Summary）

## 模型可解释性分析（可选）（Model Examination [optional]）

<!-- 此处补充与模型可解释性相关的研究内容。 -->

[需补充更多信息]

## 环境影响（Environmental Impact）

<!-- 此处应填写总碳排放量（以克二氧化碳当量计）及其他相关考量因素，例如电力消耗。请根据实际情况编辑以下示例文本。 -->

可通过 [机器学习影响计算器（Machine Learning Impact calculator）](https://mlco2.github.io/impact#compute) 估算碳排放量，该工具由 [Lacoste等人（2019）](https://arxiv.org/abs/1910.09700) 提出。

- **硬件类型：** [需补充更多信息]
- **使用时长：** [需补充更多信息]
- **云服务商：** [需补充更多信息]
- **计算区域：** [需补充更多信息]
- **碳排放量：** [需补充更多信息]

## 技术规格（可选）（Technical Specifications [optional]）

### 模型架构与训练目标（Model Architecture and Objective）

[需补充更多信息]

### 计算基础设施（Compute Infrastructure）

[需补充更多信息]

#### 硬件（Hardware）

[需补充更多信息]

#### 软件（Software）

[需补充更多信息]

## 引用（可选）（Citation [optional]）

<!-- 若存在介绍该模型的论文或博客文章，请在此处提供其APA与BibTeX格式的引用信息。 -->

**BibTeX格式：**

[需补充更多信息]

**APA格式：**

[需补充更多信息]

## 术语表（可选）（Glossary [optional]）

<!-- 若有需要，请在此处补充可帮助读者理解该模型或模型卡片的术语与计算公式。 -->

[需补充更多信息]

## 更多信息（可选）（More Information [optional]）

[需补充更多信息]

## 模型卡片作者（可选）（Model Card Authors [optional]）

[需补充更多信息]

## 模型卡片联系人（Model Card Contact）

[需补充更多信息]

### 框架版本

- 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）0.15.2 版本