Плотная модель MarianMT из семейства OPUS-MT для перевода текстов с арабского на французский.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Helsinki-NLP/opus-mt-ar-fr — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с арабского языка на французский и предназначена для перевода отдельных фраз и текстов в приложениях, сервисах и рабочих процессах локализации. Архитектура — плотная Transformer-модель MarianMT с выравниванием; в README указаны нормализация текста и SentencePiece. Модель содержит 58,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Для набора Tatoeba.ar.fr в карточке приведены оценки BLEU 43,5 и chr-F 0,602.
Модель работает с текстом и ориентирована на одну пару языков: арабский → французский. Она не предназначена для перевода в обратном направлении или на другие языки без дополнительных моделей. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель предназначена только для перевода с арабского на французский; контекст ограничен 512 токенами. Приведённые в карточке оценки относятся к тестовому набору Tatoeba.ar.fr и не гарантируют качество на других типах текстов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ar
target languages: fr
OPUS readme: ar-fr
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-24.zip
test set translations: opus-2020-01-24.test.txt
test set scores: opus-2020-01-24.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.ar.fr | 43.5 | 0.602 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…