/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
63,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense

vi-en

ПереводТекст → текст4 профессии

Модель MarianMT для перевода текста с вьетнамского на английский.

34скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 фев 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CLAck/vi-en — модель машинного перевода, созданная дообучением предварительно обученной MarianMT, разработанной для перевода с китайского на английский. Модель адаптирована для перевода с вьетнамского на английский и основана на архитектуре Marian; число параметров составляет 63,2 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель принимает текст на вьетнамском языке и генерирует перевод на английский. В карточке указан набор данных ALT. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или сценариях использования в карточке нет.

Сценарии применения

  • перевод вьетнамских текстов на английский
  • перевод предложений с вьетнамского для чтения и анализа
  • создание англоязычных версий вьетнамских материалов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не содержит оценок качества перевода или сведений о поддержке других языковых пар.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a finetuning of a MarianMT pretrained on Chinese-English. The target language pair is Vietnamese-English.

Example

%%capture
!pip install transformers transformers[sentencepiece]

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
# Download the pretrained model for English-Vietnamese available on the hub
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("CLAck/vi-en")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CLAck/vi-en")

sentence = your_vietnamese_sentence
# This token is needed to identify the source language
input_sentence = "<2vi> " + sentence 
translated = model.generate(**tokenizer(input_sentence, return_tensors="pt", padding=True))
output_sentence = [tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True) for t in translated]

Training results

EpochBleu
1.021.3180
2.026.8012
3.029.3578
4.031.5178
5.032.8740

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
9144e1b

0 моделей