Mt5 Base Eng Yor Mt

🚀 mT5_base_eng_yor_mt

mT5_base_eng_yor_mt是一個基於微調mT5-base模型的機器翻譯模型，可實現從英語到約魯巴語的自動翻譯，為該翻譯任務建立了強大的基線。

🚀 快速開始

你可以使用Transformers庫的pipeline來使用這個模型進行機器翻譯。以下是使用示例：

from transformers import MT5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Davlan/mt5_base_eng_yor_mt")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/mt5-base")
input_string = "Where are you?"
inputs = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(inputs)
results = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(results)

✨ 主要特性

• 基於微調的mT5-base模型，為英語到約魯巴語的翻譯建立了強大基線。
• 可使用Transformers庫的pipeline方便地進行調用。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import MT5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Davlan/mt5_base_eng_yor_mt")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/mt5-base")
input_string = "Where are you?"
inputs = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(inputs)
results = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(results)

📚 詳細文檔

模型描述

mT5_base_yor_eng_mt是一個基於微調mT5-base模型的機器翻譯模型，用於將英語文本自動翻譯成約魯巴語。具體而言，該模型是在JW300約魯巴語語料庫和Menyo-20k數據集上進行微調的mT5_base模型。

預期用途和侷限性

預期用途

可用於英語到約魯巴語的機器翻譯任務。

侷限性和偏差

該模型受其訓練數據集的限制，訓練數據為特定時間段內帶有實體註釋的新聞文章。因此，它可能無法很好地泛化到不同領域的所有用例。

訓練數據

該模型在JW300語料庫和Menyo-20k數據集上進行了微調。

訓練過程

該模型在單個NVIDIA V100 GPU上進行訓練。

測試集評估結果（BLEU分數）

在Menyo-20k測試集上的BLEU分數為9.82。

BibTeX引用和引用信息

作者：David Adelani

🔧 技術細節

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📄 許可證

文檔未提供許可證信息，故跳過該章節。

⚠️ 重要提示

該模型受其訓練數據集的限制，可能無法很好地泛化到不同領域的所有用例。

💡 使用建議

在使用該模型進行翻譯時，可根據具體的應用場景和需求，對模型進行進一步的微調或優化。