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该模型基于bert-base-multilingual-cased，使用[TextPruner](https://github.com/airaria/TextPruner)对词表进行裁剪，保留iwslt14德英数据集，用于测试bert-fused的翻译效果。
并且在iwslt14德英数据集上使用全词掩码wwm微调，数据的拼接方式是： de, en, de[sep]en, en[sep]de。

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+# For reference on model card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/modelcard.md?plain=1
+# Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/model-cards
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+# mbert_trim_ende_wwm
+<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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+该模型基于bert-base-multilingual-cased，使用[TextPruner](https://github.com/airaria/TextPruner)对词表进行裁剪，保留iwslt14德英数据集，用于测试bert-fused的翻译效果。
+并且在iwslt14德英数据集上使用全词掩码wwm微调，数据的拼接方式是： de, en, de[sep]en, en[sep]de。
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+## Model Details
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+lang：德英
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+vocab_size: 119547 -> 21443
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+model_size: 682M -> 392M
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+iwslt14 de_en BLEU: ?