Long Ke T5 Base Translation Aihub En2ko

🚀 en2ko

このモデルは、KETI - AIR/long - ke - t5 - base をKETI - AIR/aihub_koenzh_food_translation、KETI - AIR/aihub_scitech_translation、KETI - AIR/aihub_scitech20_translation、KETI - AIR/aihub_socialtech20_translation、KETI - AIR/aihub_spoken_language_translation koen,none,none,none,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。

• 損失: 0.6000
• Bleu: 42.463
• 生成長: 30.6512

📚 ドキュメント

訓練と評価データ

データセット: KETI - AIR/aihub_koenzh_food_translation、KETI - AIR/aihub_scitech_translation、KETI - AIR/aihub_scitech20_translation、KETI - AIR/aihub_socialtech20_translation、KETI - AIR/aihub_spoken_language_translation

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率: 0.001
• 訓練バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• 分散タイプ: multi - GPU
• デバイス数: 8
• 総訓練バッチサイズ: 128
• 総評価バッチサイズ: 128
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9, 0.999), epsilon = 1e - 08)
• 学習率スケジューラタイプ: linear
• エポック数: 3.0

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.0
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

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。

💻 使用例

ウィジェットでの使用例

サンプル1

入力: translate_en2ko: The Seoul Metropolitan Government said Wednesday that it would develop an AI - based congestion monitoring system to provide better information to passengers about crowd density at each subway station.

サンプル2

入力: translate_en2ko: According to Seoul Metro, the operator of the subway service in Seoul, the new service will help analyze the real - time flow of passengers and crowd levels in subway compartments, improving operational efficiency.