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- WIP - Weights have been converted, by there's no support for a T5 Decoder Only Architecture in HF transformers.
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- Discussion in https://huggingface.co/jbochi/madlad400-3b-mt/discussions/2#6548f33cc6cd77f0a7c9798a
 
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+ datasets:
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+ - allenai/MADLAD-400
427
+ pipeline_tag: translation
428
  ---
429
 
430
+ This model has the safetensors weights for [Madlad-400](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/madlad_400) 8B param language model.
431
+
432
+ There's currently no Python code to run inference. See details in this [thread](https://huggingface.co/jbochi/madlad400-3b-mt/discussions/2#6548f33cc6cd77f0a7c9798a)
433
+
434
+
435
+ Available language models models:
436
+ - [3B](https://huggingface.co/jbochi/madlad400-3b-mt)
437
+ - [7B](https://huggingface.co/jbochi/madlad400-7b-mt)
438
+ - [7B-BT](https://huggingface.co/jbochi/madlad400-7b-mt-bt)
439
+ - [10B](https://huggingface.co/jbochi/madlad400-10b-mt)
440
+
441
+
442
+ Article: [MADLAD-400: A Multilingual And Document-Level Large Audited Dataset](https://arxiv.org/abs/2309.04662)
443
+
444
+ Abstract:
445
+
446
+ > We introduce MADLAD-400, a manually audited, general domain 3T token monolingual dataset based on CommonCrawl, spanning 419 languages. We discuss the limitations revealed by self-auditing MADLAD-400, and the role data auditing had in the dataset creation process. We then train and release a 10.7B-parameter multilingual machine translation model on 250 billion tokens covering over 450 languages using publicly available data, and find that it is competitive with models that are significantly larger, and report the results on different domains. In addition, we train a 8B-parameter language model, and assess the results on few-shot translation. We make the baseline models available to the research community.
447
+
448
 
 
449