语言:

• 日语
• 中文 评估指标:
• 双语评估替补（BLEU） 任务标签:
• 翻译

1个训练周期后的结果

性能表现

在验证集上获得以下评估结果:

• 损失值: 1.3042
• BLEU分数: 55.834
• 生成文本平均长度: 17.2465

演示示例

# 导入Hugging Face转换器库相关组件
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 加载预训练模型路径
model_path = "neverLife/nllb-200-distilled-600M-ja-zh"
# 初始化序列到序列模型
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path)
# 待翻译日语例句
ja = "ぜんぜん田舎に来た気がしないんだが……。"
# 初始化分词器并指定语言对
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, src_lang="jpn_Jpan", tgt_lang="zho_Hans")

# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(ja, max_length=128, padding=True, return_tensors='pt')
# 使用束搜索生成译文
outputs = model.generate(input_ids, num_beams=4, max_new_tokens=128)

# 输出解码后的中文翻译结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

依赖库版本

• Transformers库版本: 4.28.1
• PyTorch框架版本: 2.0.0+cu117
• Datasets数据集版本: 2.11.0
• Tokenizers分词器版本: 0.13.3