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opus-mt-da-en

基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型

模型transformer-alignOPUS-MT机器翻译Github丹麦语英语Huggingface开源项目

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
opus-mt-yo-en - 约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估
GithubHuggingfaceopus-mt-yo-en开源项目数据集模型翻译预处理
该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练，并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力，提供详细的权重下载和实施指南。
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。
OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
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。
x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
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。
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。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库，提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库，通过权重量化、层融合、批次重排序等技术，显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型，包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型，兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
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