Downloads · 30 days
1
1% of all-time downloads
zhaospei/Model_13
Model_13 is a machine learning model from zhaospei. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Mô hình EnViT5 là biến thể tiên tiến của T5, được học chéo trên nhiều miền (MTet, PhoMT), chuyên về việc dịch Anh – Việt và Việt – Anh. Mô hình được phát triển bởi VietAI – tổ chức phi lợi nhuận thúc đẩy AI tại Việt Nam.
Downloads · 30 days
1
1% of all-time downloads
All-time downloads
82
Public
Repo size
4.4 GB
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.h51.1 GB · 33%
From the Hugging Face model README
Mô hình EnViT5 là biến thể tiên tiến của T5, được học chéo trên nhiều miền (MTet, PhoMT), chuyên về việc dịch Anh – Việt và Việt – Anh. Mô hình được phát triển bởi VietAI – tổ chức phi lợi nhuận thúc đẩy AI tại Việt Nam.
Dịch song ngữ chất lượng cao, đáp ứng tốt cả hai chiều ngược nhau.
Song ngữ: dịch từ Anh sang Việt và Việt sang Anh Zero-shot: dựa trên tiền huấn luyện multi-domain mà không cần fine-tune thêm Hiệu suất cao: đạt top state-of-the-art BLEU trên benchmark IWSLT15
Một danh sách các câu có thêm tiền tố chỉ định ngôn ngữ: "vi: [câu tiếng Việt]" → dịch sang tiếng Anh "en: [câu tiếng Anh]" → dịch sang tiếng Việt
Kết quả trả về là danh sách các câu đã dịch, không bao gồm token đặc biệt, dạng chuỗi văn bản.
pip install torch transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
model_name = "zhaospei/Model_13"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
inputs = [
"vi: Tôi yêu ngôn ngữ tự nhiên và AI.",
"en: We pursue excellence in AI research and education."
]
batch = tokenizer(inputs, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.generate(**batch)
translations = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
for src, tgt in zip(inputs, translations):
print(f"{src} → {tgt}")
Mô hình được đánh giá trên nhiều tập dịch Anh–Việt song ngữ, gồm MTet, PhoMT, IWSLT15. đạt BLEU ~40.2 trên benchmark IWSLT15
Dữ liệu: CC100 (multi-domain): ~4.2 triệu cặp câu Kiến trúc: T5 encoder-decoder (đa miền), học bằng VR: truncated-prompt strategy Các framework: Transformers, PyTorch, JAX Giấy phép: OpenRAIL
Paper MTet (arXiv 2022): MTet: Multi-domain Translation for English and Vietnamese Github MTet: repo chứa code & dataset preprocessing Tài liệu Transformers: AutoModelForSeq2SeqLM & AutoTokenizer
API dịch thuật: tích hợp mô hình kiểu chat, bot dịch Công cụ học ngoại ngữ: đề xuất câu dịch mẫu Dịch đa miền: đặc biệt hữu ích trong nội dung kỹ thuật, thương mại, y tế