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@@ -16,15 +16,17 @@ This is a T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) model pretrained on Japanese co
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  次の日本語コーパスを用いて事前学習を行ったT5 (Text-to-Text Transfer Transformer) モデルです。
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- * [Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/)の日本語ダンプデータ (2020年7月6日時点のもの)
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  * [OSCAR](https://oscar-corpus.com)の日本語コーパス
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  このモデルは事前学習のみを行なったものであり、特定のタスクに利用するにはファインチューニングする必要があります。
 
 
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  # ベンチマーク
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- livedoor newsコーパスを用いたニュース記事のジャンル予測タスクの精度は次の通りです。
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  日本語T5 (t5-base-japanese, パラメータ数は220M)
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@@ -62,6 +64,12 @@ livedoor newsコーパスを用いたニュース記事のジャンル予測タ
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  | weighted avg | 0.91 | 0.91 | 0.91 | 1100 |
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  ## ライセンス
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- [CC-BY SA 3.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.ja)
 
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  次の日本語コーパスを用いて事前学習を行ったT5 (Text-to-Text Transfer Transformer) モデルです。
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19
+ * [Wikipedia](https://ja.wikipedia.org)の日本語ダンプデータ (2020年7月6日時点のもの)
20
  * [OSCAR](https://oscar-corpus.com)の日本語コーパス
21
 
22
  このモデルは事前学習のみを行なったものであり、特定のタスクに利用するにはファインチューニングする必要があります。
23
+ 本モデルにも、大規模コーパスを用いた言語モデルにつきまとう、学習データの内容の偏りに由来する偏った(倫理的ではなかったり、有害だったり、バイアスがあったりする)出力結果になる問題が潜在的にあります。
24
+ この問題が発生しうることを想定した上で、被害が発生しない用途にのみ利用するよう気をつけてください。
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27
  # ベンチマーク
28
 
29
+ livedoorニュースコーパスを用いたニュース記事のジャンル予測タスクの精度は次の通りです。
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31
  日本語T5 (t5-base-japanese, パラメータ数は220M)
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  | weighted avg | 0.91 | 0.91 | 0.91 | 1100 |
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+ ## 免責事項
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+
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+ 著者は本モデルを作成するにあたって、その内容、機能等について細心の注意を払っておりますが、内容が正確であるかどうか、安全なものであるか等について保証をするものではなく、何らの責任を負うものではありません。
70
+ 本モデルのご利用により、万一、ご利用者様に何らかの不都合や損害が発生したとしても、著者や著者の所属組織は何らの責任を負うものではありません。
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+
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  ## ライセンス
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+ [CC-BY SA 3.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.ja)