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高性能日英神经机器翻译模型

FuguMT是一个开源的日英神经机器翻译模型,基于Marian-NMT框架开发。该模型集成了transformers和sentencepiece技术,支持通过简洁的Python代码实现高效翻译。在Tatoeba测试集上,FuguMT展现出优秀的性能,BLEU评分达到39.1。这一成果表明,FuguMT在处理多样化的文本类型时,能够提供准确可靠的翻译结果。

fugumt-en-ja - 开源英日机器翻译模型 基于Marian-NMT技术
FuguMTGithubHuggingfaceMarian-NMTTransformers开源项目机器翻译模型自然语言处理
FuguMT是一个开源的英日机器翻译模型,基于Marian-NMT技术开发。该模型集成了transformers和sentencepiece库,支持单句和多句翻译功能。在Tatoeba测试集上,FuguMT的BLEU评分达到32.7。用户可通过简单的Python代码调用模型,实现英日文本的快速翻译。
opus-mt-en-jap - 英日神经机器翻译模型:基于OPUS数据集的高效翻译工具
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-jap开源项目机器翻译模型英日翻译语言模型
opus-mt-en-jap是一个基于transformer架构的英日神经机器翻译模型。该模型在OPUS数据集上训练,采用SentencePiece进行预处理。在bible-uedin测试集上,模型获得了42.1的BLEU分数和0.960的chr-F分数,显示出优秀的翻译能力。这一开源项目为需要进行英日文本转换的研究人员和开发者提供了实用的工具,适用于文献翻译、跨语言交流等领域。作为高效的机器翻译和英日翻译工具,它为用户提供了强大的语言转换支持。
opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型
该模型采用transformer-align架构,基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上,模型展现了优秀的性能,BLEU得分为41.7,chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文,便于进行进一步的研究和应用。
opus-tatoeba-en-ja - 提升英语到日语翻译效率的开源模型
GithubHuggingfacetransformer-aligntranslation开源项目日文模型英文
利用transformer-align模型,该项目提升了英语到日语的翻译精确性,BLEU评测值为15.2。项目还提供具体实现细节与源码下载,更方便学术和技术人员使用与研究。
Fugaku-LLM-13B-instruct-gguf - Fugaku-LLM日本语言模型的高效转换和应用
Fugaku-LLM-13B-instructGithubHuggingface使用条款变换脚本开源项目数据集日本語大模型模型
Fugaku-LLM-13B-instruct项目通过转换为gguf格式,提升和优化了imatrix数据集在日本语言模型中的应用。用户可以通过指定的脚本和指令有效进行模型转换和使用,使用前确认遵循相关条款。
llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用
GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练
由日本团队发起,项目提供基于Transformer架构的大型语言模型,支持多种编程语言和文本生成,专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试,展现出卓越的文本生成能力。
opus-mt-eu-en - 欧-英机器翻译开源项目,提供精确翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopustransformer-align开源项目模型翻译模型
该开源项目提供欧-英翻译,基于transformer-align模型和SentencePiece预处理,BLEU评分为46.1,chr-F评分为0.638,适用于Tatoeba数据集。用户可下载模型权重和测试集翻译,满足多种高质量应用需求。
Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架
GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译
Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目,基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型,结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术,提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式,并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上,Opus-MT部署了543个在线演示API,方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。
t5-large-medium - 基于Transformer的日文预训练模型,提高NLP任务性能
GithubHuggingfaceRetrievaT5 v1.1Transformer开源项目日语模型预训练
该T5 v1.1模型基于Transformer架构,专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU,提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力,微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia,确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数,适用于广泛的日文自然语言处理任务,表现出优异的性能与适应性。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式,提高了模型效率。项目采用K量子化技术,并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化,适合需要高效日语语言模型的应用场景。
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