Vien Translation

🚀 EnViT5翻譯模型

EnViT5是先進的英越和越英翻譯模型，在MTet和PhoMT數據集上進行訓練，能夠提供高質量的翻譯服務。

🚀 快速開始

安裝依賴

確保你已經安裝了transformers庫，可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

代碼示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "ngtoanrob/vien-translation"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

inputs = [
    "vi: VietAI là tổ chức phi lợi nhuận với sứ mệnh ươm mầm tài năng về trí tuệ nhân tạo và xây dựng một cộng đồng các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đẳng cấp quốc tế tại Việt Nam.",
    "vi: Theo báo cáo mới nhất của Linkedin về danh sách việc làm triển vọng với mức lương hấp dẫn năm 2020, các chức danh công việc liên quan đến AI như Chuyên gia AI (Artificial Intelligence Specialist), Kỹ sư ML (Machine Learning Engineer) đều xếp thứ hạng cao.",
    "en: Our teams aspire to make discoveries that impact everyone, and core to our approach is sharing our research and tools to fuel progress in the field.",
    "en: We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
    ]

outputs = model.generate(tokenizer(inputs, return_tensors="pt", padding=True).input_ids.to('cuda'), max_length=512)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

# ['en: VietAI is a non-profit organization with the mission of nurturing artificial intelligence talents and building an international - class community of artificial intelligence experts in Vietnam.',
#  'en: According to the latest LinkedIn report on the 2020 list of attractive and promising jobs, AI - related job titles such as AI Specialist, ML Engineer and ML Engineer all rank high.',
#  'vi: Nhóm chúng tôi khao khát tạo ra những khám phá có ảnh hưởng đến mọi người, và cốt lõi trong cách tiếp cận của chúng tôi là chia sẻ nghiên cứu và công cụ để thúc đẩy sự tiến bộ trong lĩnh vực này.',
#  'vi: Chúng ta đang trên hành trình tiến bộ và dân chủ hoá trí tuệ nhân tạo thông qua mã nguồn mở và khoa học mở.']

✨ 主要特性

• 先進模型：基於最新的技術架構，在英越和越英翻譯任務上達到了先進水平。
• 多數據集訓練：在MTet和PhoMT等多個數據集上進行訓練，具有更強的泛化能力。

📦 模型信息

📚 詳細文檔

結果展示

引用信息

如果你在研究中使用了該模型，請使用以下 BibTeX 引用：

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2210.05610,
  doi = {10.48550/ARXIV.2210.05610},
  author = {Ngo, Chinh and Trinh, Trieu H. and Phan, Long and Tran, Hieu and Dang, Tai and Nguyen, Hieu and Nguyen, Minh and Luong, Minh-Thang},
  title = {MTet: Multi-domain Translation for English and Vietnamese},
  publisher = {arXiv},
  year = {2022},
}

📄 許可證

本項目採用openrail許可證。