🚀 英文到韩文翻译模型：traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko

本模型是一个将英文翻译成韩文的机器翻译模型，基于特定数据集进行微调训练，在英文到韩文的翻译任务中表现出色，为相关翻译应用提供了有力支持。

🚀 快速开始

本模型适用于英文到韩文的翻译应用。以下是在Hugging Face的Transformers库中使用该模型的示例代码：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko")

inputs = tokenizer.encode("This is a sample text.", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主要特性

• 精准翻译：专注于英文到韩文的翻译任务，能提供较为准确的翻译结果。
• 基于成熟架构：采用基于T5的ke - t5 - base架构，具有良好的文本处理能力。

📚 详细文档

模型描述

名为traintogpb-ke-t5-base-aihub-koen-translation-integrated-10m-en-to-ko的这个模型，是一个将英文翻译成韩文的机器翻译模型。它是基于[KETI - AIR/ke - t5 - base](https://huggingface.co/KETI - AIR/ke - t5 - base)模型，使用aihub-koen-translation-integrated-base-10m数据集进行微调得到的。

模型架构

该模型采用了ke - t5 - base架构，此架构基于T5（Text - to - Text Transfer Transformer）模型。

训练数据

模型在aihub-koen-translation-integrated-base-10m数据集上进行训练，该数据集专为英文到韩文的翻译任务而设计。

训练过程

训练参数

模型使用以下参数进行训练：

硬件环境

训练在配备NVIDIA A100（40GB）的单GPU系统上进行。

性能表现

模型在训练过程中取得了以下BLEU分数：

• 第1轮训练：18.006119
• 第2轮训练：18.838066

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。