vit5-base - 用以越南语生成任务的预训练Transformer模型

ViT5-base项目介绍

背景简介

ViT5-base 是一个专为越南语设计的最先进的预训练 Transformer 模型，它采用编码-解码结构，可以在多种自然语言处理任务中表现出色。这个模型旨在提高越南语的文本生成能力，适用于摘要生成、翻译及问答等多种应用场景。

数据集和标签

ViT5-base 利用了大规模的 cc100 数据集进行训练，这个数据集涵盖了丰富的语言数据来源，确保了模型具有广泛的应用能力。它关注的主要任务包括：

摘要生成：自动从文章中提炼出重要信息，并生成简洁的摘要。
翻译：实现越南语和其他语言之间的高质量翻译。
问答：根据输入问题，从文本中生成合适的答案。

模型使用方法

ViT5-base 非常易于使用，研究人员和开发者可以通过开源工具快速上手。模型相关的代码和使用指导可在 Github 仓库上找到。以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何加载和使用模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("VietAI/vit5-base")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("VietAI/vit5-base")
model.cuda()

在这一例子中，开发者可以借助 Transformers 库的 AutoTokenizer 和 AutoModelForSeq2SeqLM 类轻松加载并运行 ViT5-base 模型。

项目许可

ViT5-base 项目遵循 MIT 许可证，这意味着其开源、免费的特性使得任何人都可以自由地使用、复制、修改和分发。

参考文献

ViT5 项目在 2022 年的北美计算语言学协会年会(NAACL)学生研讨会上进行了展示。完整的论文引用如下:

@inproceedings{phan-etal-2022-vit5,
    title = "{V}i{T}5: Pretrained Text-to-Text Transformer for {V}ietnamese Language Generation",
    author = "Phan, Long and Tran, Hieu and Nguyen, Hieu and Trinh, Trieu H.",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Student Research Workshop",
    year = "2022",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.naacl-srw.18",
    pages = "136--142",
}

ViT5-base 的开发为越南语自然语言处理领域提供了强有力的工具，其开源的特性更进一步推动了该领域的发展。