许可证：apache-2.0
基础模型：Helsinki-NLP/opus-mt-rw-en
标签：

• 翻译
• 基于训练器生成
  指标：
• bleu
  模型索引：
• 名称：marian-finetuned-multidataset-kin-to-en
  结果：[]

marian-finetuned-multidataset-kin-to-en

该模型是基于Helsinki-NLP/opus-mt-rw-en在未知数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：1.7550
• Bleu分数：36.2717

模型描述

该模型经过微调，用于实现从卢旺达语（Kinyarwanda）到英语的机器翻译任务。

用途与限制

该模型的主要用途为研究目的。

训练与评估数据

模型微调使用了以下来源的组合数据集：

• Digital Umuganda
• Masakhane
• Muennighoff

在机器翻译模型训练过程中，数据集经过了以下预处理步骤：

• 文本转为小写
• 移除数字

合并后的数据集按90%训练集和10%验证集的比例划分。

训练过程

训练超参数

训练中使用的超参数如下：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：3

训练结果

（此处无具体数据）

框架版本

• Transformers 4.31.0
• PyTorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.4
• Tokenizers 0.13.3