M2M100 是一个多语言编码器-解码器（序列到序列）模型，专为多对多语言翻译任务训练。 该模型在这篇论文中被首次提出，并在此代码库中首次发布。
该模型能够直接在 100 种语言的 9,900 个翻译方向之间进行转换。
要将文本翻译成目标语言，需将目标语言 id 强制设为生成的第一个 token。
若要将目标语言 id 强制设为生成的第一个 token，请在 generate 方法中传入 forced_bos_token_id 参数。
注意：M2M100Tokenizer 依赖于 sentencepiece，因此在运行示例前请确保已安装该库。
安装 sentencepiece 请运行 pip install sentencepiece
from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer
hi_text = "जीवन एक चॉकलेट बॉक्स की तरह है।"
chinese_text = "生活就像一盒巧克力。"
model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/m2m100-12B-last-ckpt")
tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained("facebook/m2m100-12B-last-ckpt")
# translate Hindi to French
tokenizer.src_lang = "hi"
encoded_hi = tokenizer(hi_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_hi, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("fr"))
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "La vie est comme une boîte de chocolat."
# translate Chinese to English
tokenizer.src_lang = "zh"
encoded_zh = tokenizer(chinese_text, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_zh, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("en"))
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "Life is like a box of chocolate."请查看 模型中心 以获取更多微调版本。
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@misc{fan2020englishcentric,
title={Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation},
author={Angela Fan and Shruti Bhosale and Holger Schwenk and Zhiyi Ma and Ahmed El-Kishky and Siddharth Goyal and Mandeep Baines and Onur Celebi and Guillaume Wenzek and Vishrav Chaudhary and Naman Goyal and Tom Birch and Vitaliy Liptchinsky and Sergey Edunov and Edouard Grave and Michael Auli and Armand Joulin},
year={2020},
eprint={2010.11125},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}