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opus-mt-tc-big-sh-en

高效多语言神经机器翻译模型,支持塞尔维亚-克罗地亚语到英语的翻译

opus-mt-tc-big-sh-en是OPUS-MT项目开发的神经机器翻译模型,专门用于塞尔维亚-克罗地亚语(sh)到英语(en)的翻译。该模型采用Marian NMT框架训练,并转换为PyTorch格式以便于使用。在多个基准测试中,模型展现了优秀的性能,BLEU评分范围从37.1到66.5不等,证明了其在不同测试集上的翻译能力。作为OPUS-MT项目的一部分,该模型旨在为全球多语言翻译需求提供高质量、易用的解决方案。

Awesome-Simultaneous-Translation - 同声传译研究的最新工具与数据集资源
BSTCFairseqGithubMuST-CSimulEvalSimultaneous Translation开源项目
该仓库汇集了同声传译研究领域的工具、常用数据集和论文列表,涵盖文本翻译、语音翻译与同声传译。仓库持续更新,主要工具有Fairseq和SimulEval,数据集包括IWSLT15、WMT14、MuST-C和CVSS,并提供丰富的同声传译教程和讲座资源,以及按年份和类别整理的论文列表。
fairseq - 序列建模工具包,支持机器翻译与文本生成
FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译
Fairseq 是一个序列建模工具包,适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练,提供灵活配置和扩展能力,以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法,支持混合精度训练和参数CPU卸载,为研究人员和开发人员提供高效解决方案。
pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
sockeye - 基于PyTorch的开源神经机器翻译工具包
GithubPyTorchSockeye开源框架开源项目机器翻译神经网络
Sockeye是基于PyTorch的开源神经机器翻译工具包,实现了分布式训练和优化推理。虽已进入维护模式,但仍具高性能和灵活性,支持大规模数据训练。项目提供详细文档和教程,适用于学术和工业研究。Sockeye为Amazon Translate等应用提供技术支持,是NMT领域的重要开源项目。Sockeye 3.x版本完全基于PyTorch,支持并行训练和推理优化,突显其技术优势。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
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