google/madlad400-3b-mt
Model Card for MADLAD-400-3B-MT Table of Contents 0. TL;DR(TL;DR) 1. Model Details(model-details) 2. Usage(usage) 3. Uses(uses) 4. Bias, Risks, and Limitations(bias-risks-and-limitations) 5. Training Details(training-details) 6. Evaluation(evaluatio...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🌍 MADLAD-400-3B-MT: Dịch máy đa ngôn ngữ mạnh mẽ từ Google
Mô hình T5 dựa trên kiến trúc T5, hỗ trợ dịch máy song ngữ và đa ngôn ngữ với hơn 450 ngôn ngữ.
MADLAD-400-3B-MT là mô hình dịch máy đa ngôn ngữ do Google phát triển, dựa trên kiến trúc T5 (Text-to-Text Transfer Transformer). Mô hình này được huấn luyện trên 1 nghìn tỷ token từ dữ liệu công cộng phủ sóng trên hơn 450 ngôn ngữ và tiếng địa phương khác nhau. Dù chỉ là phiên bản 3 tỷ tham số, nó vẫn đạt hiệu suất cạnh tranh với các mô hình lớn hơn nhiều.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ 400+ ngôn ngữ: Bao gồm cả tiếng Việt, tiếng Trung, tiếng Nhật, tiếng Hàn và nhiều ngôn ngữ ít được hỗ trợ khác.
- Dựa trên kiến trúc T5: Sử dụng T5ForConditionalGeneration để xử lý ngôn ngữ tự nhiên theo dạng text-to-text.
- Hỗ trợ CPU/GPU và Candle: Có thể chạy trên CPU hoặc GPU bằng transformers, hoặc sử dụng thư viện Candle để chạy mô hình đã được lượt hóa.
- Định dạng lệnh rõ ràng: Sử dụng thẻ ngôn ngữ như
<2en>,<2de>để chỉ định ngôn ngữ đích. - Mô hình lượt hóa nhẹ: Phiên bản quantized chỉ chiếm 1.65 GB so với bản gốc 11.8 GB.
- Giấy phép Apache 2.0: Cho phép sử dụng và phát triển thương mại miễn là tuân thủ điều khoản.
💡 Vì sao đáng chú ý
MADLAD-400-3B-MT nổi bật nhờ khả năng hỗ trợ số lượng ngôn ngữ đông đảo nhất trong các mô hình dịch máy tương tự. Không chỉ hỗ trợ các ngôn ngữ phổ biến như Anh, Pháp, Đức, mà còn hỗ trợ cả những ngôn ngữ hiếm như tiếng H'Mông hay tiếng Khmer. Điều này giúp mô hình trở nên cực kỳ hữu ích cho nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực đa ngôn ngữ, đặc biệt là ở các khu vực đa dân tộc.
#MachineTranslation #MultilingualAI #T5 #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
GlotLID !GlotLID(https://img.shields.io/badge/🤗-Open%20In%20Spaces-blue.svg)(https://huggingface.co/spaces/cis-lmu/glotlid-space) Description GlotLID is a Fasttext language identification (LID) model that supports more than 2000 labels. Latest: Glo...
mmBERT: A Modern Multilingual Encoder !License: MIT(https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)(https://opensource.org/licenses/MIT) !Paper(https://img.shields.io/badge/Paper-Arxiv-red)(https://arxiv.org/abs/2509.06888) !Model(https://img.s...
mmBERT: A Modern Multilingual Encoder !License: MIT(https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)(https://opensource.org/licenses/MIT) !Paper(https://img.shields.io/badge/Paper-Arxiv-red)(https://arxiv.org/abs/2509.06888) !Model(https://img.s...
OmniVoice 🌍 OmniVoice is a massively multilingual zero-shot text-to-speech (TTS) model supporting over 600 languages. Built on a novel diffusion language model-style architecture, it delivers high-quality speech w...
NLLB-200 This is the model card of NLLB-200's distilled 600M variant. Here are the metrics(https://tinyurl.com/nllb200densedst600mmetrics) for that particular checkpoint. - Information about training algorithms, parameters, fairness constraints or o...
NLLB-200 This is the model card of NLLB-200's 3.3B variant. Here are the metrics(https://tinyurl.com/nllb200dense3bmetrics) for that particular checkpoint. - Information about training algorithms, parameters, fairness constraints or other applied ap...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Forced Alignment with Hugging Face CTC Models This Python package provides an efficient way to perform forced alignment between text and audio using Hugging Face's pretrained models. it also features an improved implementation to use much less memor...