Mt5 Base Eng Yor Mt

🚀 mT5_base_eng_yor_mt

mT5_base_eng_yor_mt是一个基于微调mT5-base模型的机器翻译模型，可实现从英语到约鲁巴语的自动翻译，为该翻译任务建立了强大的基线。

🚀 快速开始

你可以使用Transformers库的pipeline来使用这个模型进行机器翻译。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

• 基于微调的mT5-base模型，为英语到约鲁巴语的翻译建立了强大基线。
• 可使用Transformers库的pipeline方便地进行调用。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，故跳过该章节。

💻 使用示例

基础用法

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)

📚 详细文档

模型描述

mT5_base_yor_eng_mt是一个基于微调mT5-base模型的机器翻译模型，用于将英语文本自动翻译成约鲁巴语。具体而言，该模型是在JW300约鲁巴语语料库和Menyo-20k数据集上进行微调的mT5_base模型。

预期用途和局限性

预期用途

可用于英语到约鲁巴语的机器翻译任务。

局限性和偏差

该模型受其训练数据集的限制，训练数据为特定时间段内带有实体注释的新闻文章。因此，它可能无法很好地泛化到不同领域的所有用例。

训练数据

该模型在JW300语料库和Menyo-20k数据集上进行了微调。

训练过程

该模型在单个NVIDIA V100 GPU上进行训练。

测试集评估结果（BLEU分数）

在Menyo-20k测试集上的BLEU分数为9.82。

BibTeX引用和引用信息

作者：David Adelani

🔧 技术细节

文档未提供具体技术细节，故跳过该章节。

📄 许可证

文档未提供许可证信息，故跳过该章节。

⚠️ 重要提示

该模型受其训练数据集的限制，可能无法很好地泛化到不同领域的所有用例。

💡 使用建议

在使用该模型进行翻译时，可根据具体的应用场景和需求，对模型进行进一步的微调或优化。