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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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鹏程-通言模型 通言模型是在M2M-100模型结构上进行改进的多语种机器翻译模型,通过参数复用和增量式训练,将模型参数从1.2B提升至13.2B,在一带一路多个小语种的翻译上大幅提升。

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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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鹏程-通言模型 通言模型是在M2M-100模型结构上进行改进的多语种机器翻译模型,通过参数复用和增量式训练,将模型参数从1.2B提升至13.2B,在一带一路多个小语种的翻译上大幅提升。

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mPanGu-α-53是首个以中文为中心的多语言&机器翻译模型,在一带一路沿线66个国家53种语种上进行预训练和单双语混合增量训练,单模型支持一带一路53个语种任两语种间的互译,对比WMT2021多语言任务赛道No.1在”中外“100个方向上平均BLEU值提升0.354,支持在NPU/GPU上基于MindSpore分布式训练(最少8卡)、推理(全精度/FP16,1卡)和多语言任务的迁移学习。

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