/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
56,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-hi-en
Библиотека
transformers
Опубликована
16 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

opus-mt-hi-en-finetuned-hi-to-en

Ellight
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная на субтитрах модель Marian переводит текст с хинди на английский.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 дек 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Ellight дообучил MarianMTModel Helsinki-NLP/opus-mt-hi-en на датасете open_subtitles для перевода с хинди на английский. Модель содержит 56,5 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Её можно использовать для перевода предложений и текстовых фрагментов с хинди на английский, в том числе субтитров. Модель распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод субтитров с хинди на английский
  • перевод реплик из фильмов и сериалов
  • перевод предложений с хинди на английский

Ограничения

Карточка не содержит сведений об оценке качества; качество перевода на других жанрах и типах текста не описано. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

opus-mt-hi-en-finetuned-hi-to-en

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-hi-en on the open_subtitles dataset.

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:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.3
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
e54a942

0 моделей

    Создать бенчмарк