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marian-finetuned-kde4-en-to-fr

marian-finetuned-kde4-en-to-fr

优化后的KDE4数据集英法翻译模型

该模型对Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr进行微调，专注于KDE4数据集的英法翻译，评估中获得52.94的Bleu分数。其使用Adam优化器，线性学习率调度，并在三轮训练中采用混合精度，以提升效率。

开源项目翻译模型Github机器学习HuggingfaceBleukde4test-marian-finetuned-kde4-en-to-fr
Hugging Face

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。

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