/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
667 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
nllb-200-1.3B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июл 2026

nllb-1.3B-wayuunaiki-esp-backtranslation

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель FLAG Lab переводит текст между испанским и ваюунаики и предназначена для машинного перевода с низкоресурсным языком.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 июл 2026

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

Flaglab/nllb-1.3B-wayuunaiki-esp-backtranslation — модель машинного перевода, разработанная FLAG Lab при Universidad de los Andes. Она дообучена на основе facebook/nllb-200-1.3B для двунаправленного перевода между испанским и ваюунаики — языком народа ваюу в Колумбии и Венесуэле. В обучении использован вариант корпуса без словаря с обратным переводом на основе монолингвальных данных на ваюунаики; токенизатор NLLB SentencePiece расширен пользовательским словарём ваюунаики.

Модель предназначена для перевода текстов с испанского на ваюунаики и обратно, в том числе для низкоресурсных языковых сценариев. Архитектура — M2M100ForConditionalGeneration, размер — 666,5 млн параметров, библиотека — Transformers, формат весов — PyTorch; длина контекста составляет 1024 токена. На отложенной тестовой выборке указаны BLEU 19,78 и chrF2 43,08 для перевода с испанского на ваюунаики и BLEU 17,06 и chrF2 33,08 для обратного направления. Лицензия CC-BY-NC-4.0 допускает некоммерческое использование с соблюдением условий лицензии.

Сценарии применения

  • перевод испанских текстов на ваюунаики
  • перевод текстов на ваюунаики на испанский
  • двунаправленный перевод для общения на испанском и ваюунаики
  • подготовка чернового перевода материалов для сообщества ваюу

Ограничения

Результаты на отложенной выборке показывают ограниченное качество, особенно для направления с ваюунаики на испанский; для важных текстов перевод следует проверять. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

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

NLLB-200 1.3B Spanish ↔ Wayuunaiki

Neural machine translation between Spanish and Wayuunaiki, a Colombian Indigenous language (Wayuu people, La Guajira, in Colombia and Venezuela). The model is bidirectional: it translates Spanish to Wayuunaiki and Wayuunaiki to Spanish.

Fine-tune of facebook/nllb-200-1.3B from the thesis Data-Centric Strategies for Low-Resource Neural Machine Translation in Colombian Indigenous Languages (Universidad de los Andes, FLAG Lab).

Languages

RoleLanguageTokenizer codeISO 639-3
Source / targetSpanishspa_Latnspa
Source / targetWayuunaikiway_Latnguc

Results

SacreBLEU and chrF2 on the held-out test partition.

DirectionBLEUchrF2
Spanish to Wayuunaiki19.7843.08
Wayuunaiki to Spanish17.0633.08

Usage

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, NllbTokenizer

tok = NllbTokenizer.from_pretrained("Flaglab/nllb-1.3B-wayuunaiki-esp-backtranslation")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Flaglab/nllb-1.3B-wayuunaiki-esp-backtranslation")

# Spanish to Wayuunaiki
tok.src_lang = "spa_Latn"
inputs = tok("Buenos días, ¿cómo estás?", return_tensors="pt")
out = model.generate(**inputs, forced_bos_token_id=tok.convert_tokens_to_ids("way_Latn"))
print(tok.batch_decode(out, skip_special_tokens=True))

Training

  • Base model: facebook/nllb-200-1.3B
  • Strategy: Without-dictionary corpus variant with backtranslation from monolingual Wayuunaiki.
  • Tokenizer: NLLB SentencePiece extended with a custom Wayuunaiki vocabulary.

License and intended use

Released under CC-BY-NC 4.0, inherited from NLLB-200: non-commercial use only. Intended for research on machine translation for Colombian Indigenous languages. Outputs have not been validated by human speakers.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
1d77d98

0 моделей