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许可证：MIT

M2M100 1.2B

M2M100 是一个专为多对多多语言翻译训练的多语言编码器-解码器（序列到序列）模型。该模型在这篇论文中首次提出，并在此代码库中首次发布。

该模型能够直接在100种语言的9900个翻译方向之间进行翻译。要将文本翻译为目标语言，需强制将目标语言ID作为生成的首个标记。为此，需将forced_bos_token_id参数传递给generate方法。

注意：M2M100Tokenizer依赖于sentencepiece，因此在运行示例前请确保已安装。

安装sentencepiece请运行：pip install sentencepiece

from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer

hi_text = "生活就像一盒巧克力。"
chinese_text = "生活就像一盒巧克力。"

model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/m2m100_1.2B")
tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained("facebook/m2m100_1.2B")

# 将印地语翻译为法语
tokenizer.src_lang = "hi"
encoded_hi = tokenizer(hi_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_hi, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("fr"))
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "La vie est comme une boîte de chocolat."

# 将中文翻译为英语
tokenizer.src_lang = "zh"
encoded_zh = tokenizer(chinese_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_zh, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("en"))
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "Life is like a box of chocolate."

更多微调版本请参见模型中心。

覆盖语言

（此处语言列表与上文相同，已省略重复翻译）

BibTeX条目及引用信息

@misc{fan2020englishcentric,
      title={超越以英语为中心的多语言机器翻译}, 
      author={Angela Fan and Shruti Bhosale and Holger Schwenk and Zhiyi Ma and Ahmed El-Kishky and Siddharth Goyal and Mandeep Baines and Onur Celebi and Guillaume Wenzek and Vishrav Chaudhary and Naman Goyal and Tom Birch and Vitaliy Liptchinsky and Sergey Edunov and Edouard Grave and Michael Auli and Armand Joulin},
      year={2020},
      eprint={2010.11125},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}