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opus-mt-en-hu

基于Transformer的英匈双语机器翻译模型

opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型,采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数,表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载,便于进行评估和实际应用。

opus-mt-da-de - 基于Transformer架构的丹麦语-德语机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-da-de开源项目数据集机器翻译模型模型评估语言模型
opus-mt-da-de是一个开源的丹麦语到德语机器翻译模型,基于Transformer架构设计。该模型使用OPUS数据集训练,经过规范化和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型取得57.4的BLEU分数和0.740的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载,并附有测试集翻译结果供评估参考。
opus-mt-nl-fr - 荷兰语到法语的开源机器翻译模型
GithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-nl-frtransformer-align开源项目模型翻译
这个开源项目用于实现荷兰语到法语的机器翻译,使用基于transformer-align的模型,并结合数据标准化与SentencePiece预处理。依托OPUS数据集,该项目在Tatoeba.nl.fr测试集上获得了51.3的BLEU分数,展示了较好的翻译效果。提供原始模型权重及测试集翻译文件,以供进一步研究和应用。
opus-mt-gem-gem - 多语言Transformer机器翻译模型 支持日耳曼语系互译
BLEU评分GithubHuggingfacegem-gem开源项目模型测试集翻译模型语言对
OPUS-MT-GEM是一个基于Transformer架构的开源机器翻译模型,专注于28种日耳曼语系语言的互译需求。该模型通过SentencePiece技术进行文本预处理,采用32k规模词表,支持德语、英语、荷兰语等主流日耳曼语系语言。在WMT新闻翻译测试集上,英德互译的BLEU评分达到30分以上,展现出可靠的翻译能力。模型需要在输入句子开头添加目标语言标识符以指定翻译方向。
opus-mt-tc-big-sh-en - 高效多语言神经机器翻译模型,支持塞尔维亚-克罗地亚语到英语的翻译
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目文本翻译机器翻译模型语言模型
opus-mt-tc-big-sh-en是OPUS-MT项目开发的神经机器翻译模型,专门用于塞尔维亚-克罗地亚语(sh)到英语(en)的翻译。该模型采用Marian NMT框架训练,并转换为PyTorch格式以便于使用。在多个基准测试中,模型展现了优秀的性能,BLEU评分范围从37.1到66.5不等,证明了其在不同测试集上的翻译能力。作为OPUS-MT项目的一部分,该模型旨在为全球多语言翻译需求提供高质量、易用的解决方案。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
TransformerEngine - 用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库
FP8GithubHopper GPUNVIDIATransformer Engine开源项目深度学习
Transformer Engine是NVIDIA推出的一个库,专门用于在其GPU上加速Transformer模型。该库支持8位浮点(FP8)精度,使训练和推理性能大幅提升的同时,内存使用降低。TE提供了一系列优化的构建模块和混合精度API,适用于各种流行的深度学习框架,保证精度不受影响。通过与主流大型语言模型库的集成,简化了FP8支持的实现,使Transformer模型的训练和推理更加高效和便捷,适用于多种NVIDIA GPU架构。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
Open Translation AI - 多语言智能翻译平台
AIAI工具翻译英语西班牙语语言
Open Translation AI 是一个先进的多语言翻译平台,提供高质量的翻译服务。该平台支持英语、西班牙语等50多种语言,为用户提供接近人类水平的翻译效果。凭借快速的翻译速度和高度的准确性,平台适用于个人和企业的跨语言交流和内容本地化需求。Open Translation AI 旨在消除语言障碍,促进全球交流,为用户提供便捷有效的翻译解决方案。
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