Update README.md

README.md

@@ -1,5 +1,27 @@
-- Описание модели: предоставьте общую информацию о вашей модели, включая архитектуру, размеры и область применения.
-- Инструкции по использованию: объясните, как другие могут использовать вашу модель для решения своих задач. Добавьте примеры кода и результаты, если возможно.
-- Требования и зависимости: перечислите все необходимые библиотеки и пакеты для работы с вашей моделью.
-- Обучение и оценка: опишите процесс обучения модели, включая использованные данные и метрики качества. Если ваша модель основана на предобученной модели, укажите это и предоставьте ссылку на исходную модель.
-- Лицензия и авторские права: укажите лицензию, которой должны следовать пользователи вашей модели, и укажите авторов и источники, если ваша модель основана на работе других.
+*Описание модели*
+
+Описание модели предоставляет основные сведения о модели. Это включает архитектуру, версию, была ли она представлена в какой-либо научной статье, доступна ли оригинальная реализация, автор и общая информация о модели. Здесь следует указать любые авторские права. Общая информация о процедурах обучения, параметрах и важных оговорках также может быть упомянута в этом разделе.
+
+*Предполагаемые использования и ограничения*
+
+Здесь вы описываете сценарии использования и задачи для которых предназначена модель, включая например языки, а также области или домены ее возможного применения. В этом разделе карточки модели также можно документировать сценарии в которых она, вероятно, будет работать неоптимально.
+
+*Как использовать*
+
+В этом разделе следует привести некоторые примеры использования модели. Здесь можно продемонстрировать использование функции pipeline(), использование классов модели и токенизатора, а также любой другой код, который, по вашему мнению, может быть полезным.
+
+*Тренировочные данные*
+
+В этой части следует указать, на каком(их) наборе(ах) данных модель была обучена. Краткое описание набора(ов) данных также приветствуется.
+
+*Процедура обучения*
+
+В этом разделе вы должны описать все соответствующие аспекты обучения, которые полезны с точки зрения воспроизводимости. Это включает любую предварительную обработку и пост-обработку, которые были выполнены на данных, а также такие детали, как количество эпох обучения модели, размер партии, скорость обучения и т. д.
+
+*Переменные и метрики*
+
+Здесь следует описать метрики, которые вы используете для оценки, и различные факторы, которые вы измеряете. Упоминание о том, какие метрики были использованы, на каком наборе данных и каком разделе данных модель была обучена, позволяет легко сравнивать производительность вашей модели с производительностью других моделей. Эти данные должны быть основаны на предыдущих разделах, таких как предполагаемые пользователи и варианты использования.
+
+*Результаты оценки*
+
+Наконец, предоставьте информацию о том, насколько хорошо модель справляется с оценочным набором данных. Если модель использует порог принятия решений, либо предоставьте порог принятия решений, использованный в оценке, либо предоставьте информацию об оценке на разных порогах для предполагаемых вариантов использования.