t5_translate_en_ru_zh_small_1024

项目概述

t5_translate_en_ru_zh_small_1024项目是一种多任务处理的T5转换器模型，专为多语言机器翻译而设计。这个模型能在俄语、中文和英语之间进行直接翻译，覆盖六种语言对：俄语-中文，中文-俄语，英语-中文，中文-英语，英语-俄语，俄语-英语。

功能特点

这个项目的主要功能是实现跨语言的直接翻译，用户只需在输入文本前加上目标语言标识（例如：translate to zh:），即可将文本翻译成目标语言。值得注意的是，源语言未必需要明确指定，甚至可以是多语言的。这使得模型在处理多语言文本时，具有较高的灵活性和实用性。

使用方法示例

下文展示了如何使用t5_translate_en_ru_zh_small_1024模型进行翻译的一些简单示例：

示例：从俄语翻译到中文

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cuda' #或者是'cpu'，用于在CPU上进行翻译

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to zh: '
src_text = prefix + "Цель разработки — предоставить пользователям личного синхронного переводчика."

# 从俄语翻译到中文
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))
result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# 开发的目的就是向用户提供个性化的同步翻译。

示例：从中文翻译到俄语

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

device = 'cuda' #或者是'cpu'，用于在CPU上进行翻译

model_name = 'utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.to(device)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

prefix = 'translate to ru: '
src_text = prefix + "开发的目的就是向用户提供个性化的同步翻译。"

# 从中文翻译到俄语
input_ids = tokenizer(src_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**input_ids.to(device))
result = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(result)
# Цель разработки - предоставить персонализированный синхронный перевод для пользователей.