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indictrans2-indic-en-1B

IndicTrans2提供22种印度本地语言到英语的翻译支持

IndicTrans2是一个开源多语言机器翻译模型,支持22种印度本地语言到英语的翻译。该模型基于FLORES-200和IN22-Gen等数据集进行训练,并使用BLEU和CHRF等指标进行评估。详细的使用指引可通过GitHub获取,翻译任务需引入IndicProcessor。模型在Python环境下,支持CUDA的加速。

translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型 基于OPUS数据集
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39,Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术,为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。
nllb-200-distilled-1.3B - NLLB-200蒸馏模型实现200种语言间高效翻译
GithubHuggingfaceNLLB-200低资源语言多语言开源项目机器翻译模型研究模型
nllb-200-distilled-1.3B是一个蒸馏自NLLB-200的1.3B参数多语言翻译模型,支持200种语言间的翻译。该模型专注于低资源语言的机器翻译研究,在Flores-200数据集上经过BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估。它主要用于单句翻译,不适合特定领域文本或长文档。研究人员可通过Fairseq代码库获取使用指南和训练代码。模型仅供研究使用,不适合生产环境部署。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
opus-mt-en-it - 基于Transformer的英意机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型英语到意大利语
opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在多个测试集上表现优异,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理
GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言,具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比,保持相近性能的同时将模型规模减半。
multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEB分类多语言开源项目检索模型模型评估
multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型,支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀,展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景,为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。
idefics2-8b - 多模态AI模型实现图文交互
GithubHuggingfaceIdefics2图像理解多模态模型开源项目模型自然语言对话视觉AI
Idefics2是一款多模态AI模型,支持图像和文本的任意序列输入并生成文本输出。它能回答图像问题、描述视觉内容、基于多图创作故事,也可作为纯语言模型使用。相比前代,Idefics2在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著提升。模型提供8B参数基础版、指令微调版和长对话优化版,均以Apache 2.0许可开源发布。
opus-mt-da-en - 基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer-align丹麦语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练,应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型获得了63.6的BLEU分数和0.769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,可用于丹麦语到英语的翻译任务。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
wmt19-de-en - 德英翻译新突破,基于WMT19模型的精准与高效
FSMTFacebookGithubHuggingface开源项目性能评估机器学习模型翻译
wmt19-de-en项目是基于FairSeq的WMT19模型的德英翻译工具,旨在提高翻译的准确性和效率。项目提供预训练模型,可快速部署于多种翻译场景。尽管在处理重复短语时存在一定限制,但整体表现出色,获得了高BLEU评分。未来的改进方向包括加强模型集成和重新排序功能,以增强对复杂输入的翻译能力。
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