indictrans2-indic-en-1B

项目介绍：IndicTrans2 Indic-En 1B

项目背景

IndicTrans2 Indic-En 1B 是一个旨在加强印地语和英语之间翻译的机器学习模型。它是由 AI4Bharat 团队开发的，专注于印度的 22 种语言，包括阿萨姆语、孟加拉语、布罗语、印地语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、马拉地语、尼泊尔语、奥里亚语、旁遮普语、泰米尔语和泰卢固语等等。这些语言使用了多种文字系统，如天城文、孟加拉文、古吉拉特文、打鲁古文等等。

项目动机

IndicTrans2 项目的目标是实现高质量且容易获取的翻译服务，特别针对印度的多语言环境，以促进语言间的沟通和信息分享。模型使用大规模的数据集，如 flores-200 和 IN22-Gen，利用先进的机器学习技术和优化的翻译算法，提供精准的翻译结果。

技术指标

IndicTrans2 使用的评估指标包括 BLEU、CHRF、CHRF++、和 COMET，这些指标可以帮助评估翻译模型的准确性和可理解性。通过这些指标，研究人员能够不断优化模型性能，使其更符合实际使用场景需求。

使用说明

使用 IndicTrans2 模型进行推理和翻译十分简单。需要通过 transformers 库加载预训练模型和分词器，并使用 IndicProcessor 进行预处理、翻译和后处理。以下是一段示例代码：

import torch
from transformers import (
    AutoModelForSeq2SeqLM,
    AutoTokenizer,
)
from IndicTransToolkit import IndicProcessor

model_name = "ai4bharat/indictrans2-indic-en-1B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

ip = IndicProcessor(inference=True)

input_sentences = [
    "जब मैं छोटा था, मैं हर रोज़ पार्क जाता था।",
    "हमने पिछले सप्ताह एक नई फिल्म देखी जो कि बहुत प्रेरणादायक थी।",
]

src_lang, tgt_lang = "hin_Deva", "eng_Latn"

batch = ip.preprocess_batch(
    input_sentences,
    src_lang=src_lang,
    tgt_lang=tgt_lang,
)

DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

inputs = tokenizer(
    batch,
    truncation=True,
    padding="longest",
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=True,
).to(DEVICE)

with torch.no_grad():
    generated_tokens = model.generate(
        **inputs,
        use_cache=True,
        min_length=0,
        max_length=256,
        num_beams=5,
        num_return_sequences=1,
    )

with tokenizer.as_target_tokenizer():
    generated_tokens = tokenizer.batch_decode(
        generated_tokens.detach().cpu().tolist(),
        skip_special_tokens=True,
        clean_up_tokenization_spaces=True,
    )

translations = ip.postprocess_batch(generated_tokens, lang=tgt_lang)

for input_sentence, translation in zip(input_sentences, translations):
    print(f"{src_lang}: {input_sentence}")
    print(f"{tgt_lang}: {translation}")

参考文献

如果您打算使用此项目，请引用如下文献：

@article{gala2023indictrans,
title={IndicTrans2: Towards High-Quality and Accessible Machine Translation Models for all 22 Scheduled Indian Languages},
author={Jay Gala et al.},
journal={Transactions on Machine Learning Research},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=vfT4YuzAYA},
}

IndicTrans2 努力在语言和文化的鸿沟间架起桥梁，为多语言社会提供方便、可靠的翻译工具。