Motarjem-v0.1オープンソース英語 - アラビア語翻訳モデル - 無料デプロイで高精度の英語とアラビア語の双方向翻訳を実現

Motarjem V0.1

abdeljalilELmajjodiによって開発

Helsinki-NLP/opus-mt-en-arをファインチューニングした英語-アラビア語翻訳モデルで、評価セットで29.991のBLEUスコアを達成

ダウンロード数 17

リリース時間 : 1/18/2025

モデル概要

このモデルは英語からアラビア語への機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPのopus-mt-en-arモデルを基にファインチューニングされており、一般的なテキスト翻訳タスクに適しています

高品質翻訳

評価セットで29.991のBLEUスコアを達成し、高い翻訳品質を示しています

Transformerアーキテクチャ採用

先進的なTransformerアーキテクチャを採用し、長距離依存関係を効果的に処理可能

軽量ファインチューニング

ベースモデルに対してファインチューニングを行い、元モデルの効率性を維持しながら特定タスクの性能を向上

英語からアラビア語へのテキスト翻訳

一般的なテキスト翻訳タスクの処理

バッチ翻訳のサポート

言語サービス

ドキュメント翻訳

英語ドキュメントをアラビア語に翻訳

評価セットで29.991 BLEUスコアを達成

ウェブコンテンツのローカライズ

英語ウェブサイトコンテンツをアラビア語版に翻訳する支援

教育

学習支援

英語学習者がアラビア語コンテンツを理解するのを支援

このモデルは、Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています：

このモデルは、英語からアラビア語への翻訳タスクに特化した、ファインチューニングされたモデルです。

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

トレーニング中に以下のハイパーパラメータが使用されました：

学習率: 0.001
トレーニングバッチサイズ: 32
評価バッチサイズ: 32
シード: 42
勾配累積ステップ数: 4
総トレーニングバッチサイズ: 128
オプティマイザ: OptimizerNames.ADAMW_TORCHを使用し、ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08、追加のオプティマイザ引数はなし
学習率スケジューラの種類: linear
学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.03
エポック数: 10

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	ブルースコア	生成長さ
3.7908	0.5857	1000	3.7377	6.18	16.2781
3.5926	1.1716	2000	3.3270	8.0493	16.4099
3.2234	1.7572	3000	3.0900	9.7393	15.2034
2.9178	2.3432	4000	2.8567	9.8133	17.6295
2.7302	2.9288	5000	2.6926	15.7344	12.8374
2.4324	3.5148	6000	2.5841	16.7132	12.9787
2.3135	4.1007	7000	2.4542	17.5718	13.288
2.0808	4.6864	8000	2.3554	18.0186	13.6381
1.9353	5.2723	9000	2.3031	20.0612	12.8465
1.8244	5.8580	10000	2.1954	19.1501	14.0303
1.6091	6.4439	11000	2.2027	23.3063	12.3297
1.5548	7.0299	12000	2.1910	23.6853	12.4534
1.325	7.6155	13000	2.1362	27.8799	11.4823
1.2595	8.2015	14000	2.1696	25.782	12.1096
1.1253	8.7871	15000	2.1173	27.8543	11.8945
0.9858	9.3731	16000	2.1696	29.3317	11.7985
0.938	9.9587	17000	2.1540	29.991	11.75