许可证：apache-2.0
语言：

• 中文
  评估指标：
• bleu
  任务标签：翻译
  示例：
• 文本："竖子不足与谋。"
  示例标题："翻译"

模型描述

Erya4FT基于Erya模型，并在我们的数据集上进行了进一步微调，增强了将文言文翻译为现代汉语的能力。

示例

>>> from transformers import BertTokenizer, CPTForConditionalGeneration  

>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/Erya4FT")  
>>> model = CPTForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/Erya4FT")  

>>> input_ids = tokenizer("竖子不足与谋。", return_tensors='pt')  
>>> input_ids.pop("token_type_ids")  

>>> pred_ids = model.generate(max_new_tokens=256, **input_ids)  
>>> print(tokenizer.batch_decode(pred_ids, skip_special_tokens=True))  
    ['这 小 子 不 值 得 与 他 商 量 。']