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opus-mt-tc-big-fr-en

法语到英语神经机器翻译模型概述

OPUS-MT项目中的法英翻译模型,基于Marian NMT框架训练,通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型,具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集,使用SentencePiece进行分词,适用于多种翻译任务,适合学术研究及实际应用。

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-en-gl - 英语到加利西亚语机器翻译模型 基于OPUS数据集
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-gl开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-en-gl是一个开源的英语到加利西亚语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,基于OPUS数据集训练,使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到36.4的BLEU得分和0.572的chr-F值,表现出较好的翻译质量。这个模型为英语到加利西亚语的翻译任务提供了一个有效的工具。
opus-mt-gmq-en - 北日耳曼语到英语的翻译模型
GithubHuggingfaceNorth Germanic languagesTatoeba-Challenge开源项目模型翻译英语
这是一个基于transformer模型的项目,专注于将北日耳曼语言翻译为英语。使用了SentencePiece进行预处理,支持多种语言,比如丹麦语、挪威语和瑞典语。在Tatoeba测试集上,获得了58.1的BLEU评分。用户可以通过提供的链接下载原始模型权重和测试集,适合对多语言翻译有研究兴趣的开发者和研究人员。
opus-mt-en-hi - 开源英语-印地语Transformer机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge印地语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-hi是OPUS项目开发的英语到印地语机器翻译模型,基于Transformer架构。模型在Tatoeba测试集上获得16.1 BLEU分数和0.447 chrF分数。它采用SentencePiece进行预处理,适用于多种翻译任务。作为开源资源,该模型为自然语言处理研究和应用开发提供了有价值的工具。
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。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
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。
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