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opus-mt-no-de

挪威语至德语双向机器翻译模型 实现29.6 BLEU评分

opus-mt-no-de是一个开源的挪威语-德语神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,支持从挪威语的两种书面变体(Nynorsk和Bokmål)到德语的转换。模型使用SentencePiece进行文本预处理,在Tatoeba评测集上取得29.6 BLEU分数。项目开源于2020年6月,提供完整的模型文件及测试数据。

opus-mt-ca-es - 加泰罗尼亚语至西班牙语的开源翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-es基准测试开源项目模型翻译预处理
这是一个开放源代码的加泰罗尼亚语到西班牙语翻译模型,采用transformer-align架构,具备良好性能。通过OPUS数据集和SentencePiece进行预处理,提供高质量且一致的翻译结果。支持下载模型权重和测试集,方便评估应用于语言转换需求。
opus-mt-ca-en - 基于Transformer架构的加泰罗尼亚语-英语机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-en加泰罗尼亚语开源项目机器翻译模型模型评估英语
该模型采用transformer-align架构,实现加泰罗尼亚语到英语的翻译功能。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集达到51.4 BLEU评分。作为OPUS项目的组成部分,模型开放训练权重下载及测试评估数据,可用于加泰罗尼亚语-英语的自动翻译场景。
opus-mt-fr-es - 法语到西班牙语的开源机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-fr-es开源项目模型翻译评估
opus-mt-fr-es项目是一个用于法语到西班牙语翻译的开源模型,采用transformer-align架构和SentencePiece预处理。项目提供相关数据集和权重下载,并在多项基准测试中展示了良好的翻译性能。
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。
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。
Thorsten-Voice - 开源德语TTS项目提供高质量免费离线语音数据集和模型
GithubThorsten-Voice开源开源项目德语TTS语音技术语音数据集
Thorsten-Voice项目由Thorsten Müller与Dominik Kreutz联合开发,提供多种开源德语文本到语音(TTS)数据集。这些数据集从中性到情感表达具备多样性,配合AI技术开发出多种TTS模型,适用于教育、研究和开源软件。该项目积极支持开源语音技术的进步,并在Thorsten-Voice YouTube频道提供相关教程,推广这些技术的应用。
German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总
German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源
本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源,涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性,且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。
ChatGPT Deutsch - 基于GPT-4o的先进德语自然语言模型
AI工具ChatGPT DeutschGPT-4o人工智能机器学习自然语言处理
ChatGPT Deutsch是基于GPT-4o的德语自然语言模型,在GPTDeutsch.com上免费提供使用。系统具备内容生成、翻译、聊天机器人创建和编程等多项功能,同时注重用户隐私保护,不存储对话内容。作为AI语言处理技术的重大突破,ChatGPT Deutsch为教育、商业和个人用户提供了广泛的应用可能性,代表了人工智能在德语语言服务领域的最新发展。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型,其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练,性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中,MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程,包括检查点、分词器、语料库和优化代码,为大语言模型研究提供了宝贵资源。
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