# translators

**Repository Path**: martbox/translators

## Basic Information

- **Project Name**: translators
- **Description**: transformer翻译项目
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-05-26
- **Last Updated**: 2025-05-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🌐 Transformer-based Neural Machine Translation

[//]: # (![Transformer Architecture](https://via.placeholder.com/1024x300.png?text=Transformer+NMT+-+State-of-the-Art+Translation+Model))

## 📜 目录
- [项目概述](#-项目概述)
- [技术亮点](#-技术亮点)
- [模型架构](#-模型架构)
- [快速开始](#-快速开始)
- [训练配置](#-训练配置)
- [性能评估](#-性能评估)
- [贡献指南](#-贡献指南)

---

## 🚀 项目概述
**项目名称**: Transformer NMT (德语→英语)  
**技术栈**: PyTorch · Transformer · Multi-Head Attention · BPE Tokenization  

基于Transformer架构的先进神经机器翻译系统，实现德语到英语的高质量翻译。包含完整训练流水线，支持：
- 动态批处理策略
- Noam学习率调度
- 标签平滑技术
- 混合精度训练
- 注意力可视化

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## 💡 技术亮点
### 核心创新
- **并行化处理**: 利用多头注意力机制实现序列的并行计算
- **位置感知**: 正弦位置编码 + 可学习词嵌入
- **高效训练**: Token-based动态批处理 (最大batch_size=2048)
- **优化策略**: Warmup+Decay学习率调度 + 0.1标签平滑

### 关键组件
- 6层Encoder-Decoder结构
- 8头注意力机制
- 1024维隐藏层
- 2048 FFN中间维度
- 共享词表(37,500 tokens)

---

## 🧠 模型架构
```python
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(
            num_layers=6,
            d_model=1024,
            num_heads=8,
            dim_feedforward=2048
        )
        self.decoder = TransformerDecoder(
            num_layers=6,
            d_model=1024,
            num_heads=8,
            dim_feedforward=2048
        )