/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
Translation-GPT
Опубликована
21 мая 2024

Translation-GPT-v2

Языковая модель

Дообученная модель mT5 для машинного перевода текста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 2024

Бенчмарки

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

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

Translation-GPT-v2 — дообученная модель на базе Dhahlan2000/Translation-GPT, разработанная автором репозитория Dhahlan2000. Это модель семейства mT5 с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и 157,4 млн параметров, сохранённая в формате TensorFlow. По названию и описанию базовой модели она предназначена для перевода текста. В карточке приведены результаты одного этапа обучения: эпоха 1, train loss 3,8260 и validation loss 3,0893.

Модель можно применять для задач машинного перевода текста. Данные о поддерживаемых языках, конкретных направлениях перевода и пригодности для практического использования не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текста между языками

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки и направления перевода; качество оценено только метриками потерь на наборе проверки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Translation-GPT-v2

This model is a fine-tuned version of Dhahlan2000/Translation-GPT on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 3.8260
  • Validation Loss: 3.0893
  • Epoch: 1

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossValidation LossEpoch
4.31253.41160
3.82603.08931

Framework versions

  • Transformers 4.40.2
  • TensorFlow 2.15.0
  • Datasets 2.17.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ea4a064

0 моделей