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opus-mt-mul-en

Transformer架构的多语种英语神经机器翻译模型

opus-mt-mul-en是基于Transformer架构的多语种到英语神经机器翻译模型。该模型支持200多种语言翻译为英语,覆盖范围广泛。在多个标准测试集上表现优异,尤其擅长欧洲语言翻译。模型采用SentencePiece分词技术,能够处理低资源语言,是一款功能强大的通用多语言翻译工具。

opus-mt-tl-en - 高效的塔加洛语与英语翻译模型及其性能表现
GithubHuggingfacetgl-eng开源项目得分检验集模型翻译
模型专注于将塔加洛语转化为英语的准确翻译,采用transformer-align架构,并通过规范化和SentencePiece预处理以提高翻译质量。在Tatoeba测试集中,该模型获得了35.0的BLEU分数及0.542的chr-F分数,表现出较高的翻译性能。用户可通过URL下载模型权重和测试文件,以体验其翻译能力。项目由Helsinki-NLP开发,遵循Apache-2.0许可证,是跨语言交流的实用工具。
opus-mt-es-fr - 开源西班牙语-法语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型法语西班牙语
opus-mt-es-fr是基于transformer-align架构开发的西班牙语-法语机器翻译模型。模型在新闻测试集上实现32-35的BLEU评分,在Tatoeba测试集达到58.4分。项目采用OPUS数据集训练,使用normalization和SentencePiece技术预处理数据。
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-ca-en - 基于Transformer架构的加泰罗尼亚语-英语机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-en加泰罗尼亚语开源项目机器翻译模型模型评估英语
该模型采用transformer-align架构,实现加泰罗尼亚语到英语的翻译功能。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集达到51.4 BLEU评分。作为OPUS项目的组成部分,模型开放训练权重下载及测试评估数据,可用于加泰罗尼亚语-英语的自动翻译场景。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
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。
matmulfreellm - 高效的无矩阵乘法语言模型,完全兼容Transformers库
GithubMatMul-Free LMTransformer++开源项目深度学习矩阵乘法语言模型
MatMul-Free LM是一种无需矩阵乘法操作的高效语言模型架构,兼容🤗 Transformers库,支持370M至2.7B参数的模型。该模型使用高效的三值权重,在计算效率和性能提升方面表现优异。安装需求包括PyTorch、Triton和einops。用户可以轻松初始化模型,并使用预训练模型进行文本生成,适用于各种高效语言建模应用场景。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
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。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
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