Ke T5 Base Aihub Koen Translation Integrated 10m En To Ko

🚀 英語から韓国語への翻訳モデル：traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko

このモデルは英語を韓国語に翻訳する機械翻訳モデルです。特定のデータセットを使用して微調整され、英語から韓国語への翻訳タスクで優れた性能を発揮し、関連する翻訳アプリケーションに強力なサポートを提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは英語から韓国語への翻訳アプリケーションに適しています。以下はHugging FaceのTransformersライブラリでこのモデルを使用するコード例です。

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko")

inputs = tokenizer.encode("This is a sample text.", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主な機能

• 高精度な翻訳：英語から韓国語への翻訳タスクに特化しており、比較的正確な翻訳結果を提供します。
• 成熟したアーキテクチャに基づく：T5ベースのke - t5 - baseアーキテクチャを採用しており、良好なテキスト処理能力を持っています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-koという名前のこのモデルは、英語を韓国語に翻訳する機械翻訳モデルです。[KETI - AIR/ke - t5 - base](https://huggingface.co/KETI - AIR/ke - t5 - base)モデルをベースに、aihub-koen-translation-integrated-base-10mデータセットを使用して微調整されています。

モデルアーキテクチャ

このモデルはke - t5 - baseアーキテクチャを採用しており、このアーキテクチャはT5（Text - to - Text Transfer Transformer）モデルに基づいています。

学習データ

モデルはaihub-koen-translation-integrated-base-10mデータセットで学習されており、このデータセットは英語から韓国語への翻訳タスク用に設計されています。

学習過程

学習パラメータ

モデルは以下のパラメータで学習されました。

ハードウェア環境

学習はNVIDIA A100（40GB）を搭載した単一GPUシステムで行われました。

性能

モデルは学習過程で以下のBLEUスコアを達成しました。

• 1エポック目の学習：18.006119
• 2エポック目の学習：18.838066

📄 ライセンス

このモデルはApache - 2.0ライセンスを採用しています。