Long Ke T5 Base Translation Aihub Bidirection

🚀 ko2en_bidirection2

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: 0.5716
• ブルースコア: 51.5949
• 生成長: 28.8348

🚀 クイックスタート

このモデルは韓国語と英語の双方向翻訳に使用できます。以下に、いくつかの使用例を示します。

韓国語から英語への翻訳

• 入力: 'translate_ko2en: IBM 왓슨X는 AI 및 데이터 플랫폼이다. 신뢰할 수 있는 데이터, 속도, 거버넌스를 갖고 파운데이션 모델 및 머신 러닝 기능을 포함한 AI 모델을 학습시키고, 조정해, 조직 전체에서 활용하기 위한 전 과정을 아우르는 기술과 서비스를 제공한다.'
• 出力: このモデルによる翻訳結果が得られます。

英語から韓国語への翻訳

• 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.'
• 出力: このモデルによる翻訳結果が得られます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は今後の更新で提供される予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は今後の更新で提供される予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は今後の更新で提供される予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習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
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• 乱数シード: 42
• 分散学習タイプ: マルチGPU
• デバイス数: 8
• 総学習バッチサイズ: 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: 線形
• エポック数: 3.0

学習結果

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。