Huggingface项目介绍：marian-finetuned-kde4-en-to-fr
"marian-finetuned-kde4-en-to-fr" 是一个经过微调的机器翻译模型，能够将英语文本翻译成法语。这个模型基于Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr的架构，并在kde4数据集上进行了微调。其表现优异，在评估数据集上取得了如下结果：
- 损失函数值（Loss）：0.8559
- Bleu分数：52.9416
模型描述
这个翻译模型是对Helsinki-NLP的开放源代码模型进行优化，目标是提高在kde4数据集上的翻译能力。Bleu分数是衡量翻译质量的重要指标，该模型在这一方面具备了良好的表现。
预期用途与限制
虽然关于该模型的具体用途和限制信息有限，但通常情况下，这类模型可应用于对特定领域（如技术文档、用户界面）的内容进行语言翻译，从而帮助不同语言背景的用户更好地理解和使用技术产品和服务。
训练和评估数据
该模型的微调过程使用了kde4数据集。此数据集包含了大量的英语-法语句对，专为自动翻译技术在不同领域的应用而设计。
训练过程
训练超参数
在微调过程中，使用了以下超参数：
- 学习率：2e-05
- 训练批次大小：32
- 评估批次大小：64
- 随机数种子：42
- 优化器：Adam，参数为betas=(0.9,0.999)以及epsilon=1e-08
- 学习率调度类型：线性
- 训练周期数：3
- 混合精度训练：Native AMP
框架版本
模型的训练使用了以下软件版本，确保了与不同技术组件的兼容性和功能：
- Transformers 4.12.0.dev0
- Pytorch 1.8.1+cu111
- Datasets 1.12.2.dev0
- Tokenizers 0.10.3
这些框架和工具的使用，确保了模型的高效训练和良好表现，为用户提供了可靠的语言翻译解决方案。
