mt5-enaz-10m

Machine Translation (Maşın tərcüməsi)

This is the most advanced and accurate mT5 based model for machine translation available as for Azerbaijani language.
The model was trained on 10 million sentences extracted from various text sources of Azerbaijan National Library.
Quality of translation is very close to Google Translate as it was used for English translations.

Text above translated using this model

Bu, Azərbaycan dilinə olduğu kimi, maşın tərcüməsi üçün ən qabaqcıl və dəqiq mT5 əsaslı modeldir.
Model Azərbaycan Milli Kitabxanasının müxtəlif mətn mənbələrindən çıxarılan 10 milyon cümlə üzrə təlim keçib.
Tərcümə keyfiyyəti ingilis dilinə tərcümələr üçün istifadə olunduğundan Google Tərcümə ilə çox yaxındır.

Training

Here is an example of how you can run inference:

from transformers import MT5Tokenizer, MT5ForConditionalGeneration

model_name = 'learningmachineaz/mt5-enaz-10m'
max_length = 128

tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

text = "Artificial intelligence is already superior to human learning in numerous domains."
input_ids = tokenizer(f'translate English to Azerbaijani: {text}', return_tensors="pt").input_ids

# OPTION 1 - SINGLE TRANSLATION
outputs = model.generate(input_ids, max_length=max_length, do_sample=False, num_return_sequences=1)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# OPTION 2 - MULTIPLE VARIATIONS
outputs = model.generate(input_ids, max_length=max_length, do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=3)
for i, output in enumerate(outputs):
    print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

OPTION 1 - OUTPUT:

Süni intellekt artıq çoxsaylı domenlərdə insanın öyrənilməsindən üstünlük təşkil edir.

OPTION 2 - OUTPUT:

Artıq çoxsaylı domenlərdə süni zəka insanın öyrənilməsindən daha üstün olması şərti ilə müşahidə edilir.
Süni intellekt artıq çoxsaylı oblastlarda insanın təlimindən yüksəkdir.
Süni intellekt artıq çoxsaylı domenlərdə insan öyrənməsindən daha üstün gəlir.

Author

Trained and evaluated by Renat Kalimulin