/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
53,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-aav-en

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит тексты с нескольких австроазиатских языков на английский.

124скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 2023

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

Helsinki-NLP/opus-mt-aav-en — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT, построенная на архитектуре Transformer и реализованная как MarianMTModel. Она переводит с группы австроазиатских языков на английский. В источниках перечислены хо, кхаси, кхмерский, мон и вьетнамский; для отдельных языков указаны письменные варианты Latin и Hani. Модель содержит 53,9 млн параметров, использует нормализацию и SentencePiece с словарями по 32 тыс. единиц и имеет контекст до 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текстов с поддерживаемых языков на английский. В README приведены результаты на тестовых наборах Tatoeba, включая BLEU 0,3 для хо, 1,0 для кхаси и 8,9 для кхмерского, что указывает на заметно различающееся качество в зависимости от языка и набора данных. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текстов на английский с кхмерского
  • перевод текстов на английский с вьетнамского
  • перевод текстов на английский с кхаси
  • перевод текстов на английский с хо
  • перевод текстов на английский с монского

Ограничения

В приведённых тестах Tatoeba качество существенно различается по языкам: BLEU составляет 0,3 для хо, 1,0 для кхаси и 8,9 для кхмерского. Перевод выполняется только в направлении с перечисленных австроазиатских языков на английский.

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

aav-eng

  • source group: Austro-Asiatic languages

  • target group: English

  • OPUS readme: aav-eng

  • model: transformer

  • source language(s): hoc hoc_Latn kha khm khm_Latn mnw vie vie_Hani

  • target language(s): eng

  • model: transformer

  • pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • download original weights: opus2m-2020-07-31.zip

  • test set translations: opus2m-2020-07-31.test.txt

  • test set scores: opus2m-2020-07-31.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.hoc-eng.hoc.eng0.30.095
Tatoeba-test.kha-eng.kha.eng1.00.115
Tatoeba-test.khm-eng.khm.eng8.90.271
Tatoeba-test.mnw-eng.mnw.eng0.80.118
Tatoeba-test.multi.eng24.80.391
Tatoeba-test.vie-eng.vie.eng38.70.567

System Info:

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
126ee96

0 моделей