中文 ➔ 英文 機器翻譯模型 (Fine-tuned Transformer)

📚 模型簡介

🔧 訓練資訊

• 基礎模型：Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en
• 資料來源：自定義資料集，包含繁體中文輸入與英文翻譯目標
• Tokenization：自動使用對應 checkpoint 的 tokenizer
• 最大輸入長度：128
• 訓練方式：使用 Seq2SeqTrainer 完成微調
• 訓練週期（epochs）：1
• 學習率（learning rate）：2e-5
• Batch size：8（訓練與驗證）
• 保存策略：每500步保存checkpoint，最多保留3個

📝 評估方式

• 指標：BLEU 分數 (使用 sacrebleu)
• 其他設定：
  • predict_with_generate=True（生成翻譯以供評分）
  • 取100筆小型測試集進行快速驗證
  • 使用單束（num_beams=1）生成

📂 輸出結果

• 訓練過程紀錄於 training_log.csv
• 完整保存模型及 tokenizer 至 ./results/transformer_v1
• 支援直接載入推論 (inference)

⚡ 推理示範