Legal T5 Small Trans Fr Es

🚀 legal_t5_small_trans_fr_esモデル

このモデルは、フランス語の法的テキストをスペイン語に翻訳するためのものです。最初はthis repositoryで公開されました。このモデルは、jrc - acquis、europarl、dcepの3つの平行コーパスで学習されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、フランス語の法的テキストをスペイン語に翻訳するのに使用できます。以下に、このモデルを使用する方法を紹介します。

✨ 主な機能

• フランス語の法的テキストをスペイン語に翻訳する機能を提供します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, TranslationPipeline

pipeline = TranslationPipeline(
model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/legal_t5_small_trans_fr_es"),
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = "SEBIS/legal_t5_small_trans_fr_es", do_lower_case=False, 
                                            skip_special_tokens=True),
    device=0
)

fr_text = "commission des libertés civiles, de la justice et des affaires intérieures"

pipeline([fr_text], max_length=512)

📚 ドキュメント

モデルの説明

legal_t5_small_trans_fr_esは、t5 - smallモデルをベースにしており、大規模な平行テキストコーパスで学習されています。これはより小さなモデルで、dmodel = 512、dff = 2,048、8ヘッドのアテンションを使用し、エンコーダとデコーダにそれぞれ6層しかないことで、t5のベースラインモデルを縮小しています。このバリアントには約6000万のパラメータがあります。

想定される用途と制限

このモデルは、フランス語の法的テキストをスペイン語に翻訳するために使用できます。

学習データ

legal_t5_small_trans_fr_esモデルは、[JRC - ACQUIS](https://wt - public.emm4u.eu/Acquis/index_2.2.html)、EUROPARL、および[DCEP](https://ec.europa.eu/jrc/en/language - technologies/dcep)のデータセットで学習されており、これらのデータセットは合計で500万の平行テキストを含んでいます。

学習手順

このモデルは、単一のTPU Pod V3 - 8で合計250Kステップ、シーケンス長512（バッチサイズ4096）で学習されました。合計で約2億2000万のパラメータを持ち、エンコーダ - デコーダアーキテクチャを使用して学習されました。最適化アルゴリズムには、事前学習用の逆平方根学習率スケジュールを持つAdaFactorが使用されています。

前処理

平行コーパス（すべての可能な言語ペア）の8800万行のテキストで学習されたユニグラムモデルを使用して語彙を取得し（バイトペアエンコーディングを使用）、このモデルで使用されます。

評価結果

このモデルを翻訳テストデータセットに使用すると、以下の結果が得られます。

BibTeXエントリと引用情報

Created by Ahmed Elnaggar/@Elnaggar_AI | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/prof - ahmed - elnaggar/)