/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
55,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-bat-en

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель Marian для перевода с балтийских языков, включая литовский и латышский, на английский.

219скачиваний 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-bat-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, опубликованная Helsinki-NLP на основе проекта Tatoeba-Challenge. Это трансформер Marian с 55,4 млн параметров, обученный переводить с балтийских языков на английский. Источники включают литовский, латышский, жемайтский, латгальский и древнепрусский; целевой язык — английский. Для обработки текста используются нормализация и SentencePiece с моделями токенизации по 32 тыс. элементов. Модель принимает текст и генерирует текст перевода; нативный контекст — 512 токенов.

Подходит для перевода текстов с поддерживаемых балтийских языков на английский, в том числе новостных материалов. В README приведены результаты оценки на наборах новостных текстов, однако качество может различаться между языками и тематиками. Модель доступна в форматах PyTorch и TensorFlow по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод с литовского на английский
  • перевод с латышского на английский
  • перевод с латгальского на английский
  • перевод с жемайтского на английский
  • перевод с древнепрусского на английский
  • машинный перевод балтийских новостных текстов на английский

Ограничения

Модель предназначена для перевода с поддерживаемых балтийских языков на английский; обратный перевод и другие языковые направления карточкой не заявлены. README приводит оценки только на отдельных новостных наборах, поэтому они не гарантируют такое же качество на других тематиках.

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

bat-eng

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
newsdev2017-enlv-laveng.lav.eng27.50.566
newsdev2019-enlt-liteng.lit.eng27.80.557
newstest2017-enlv-laveng.lav.eng21.10.512
newstest2019-lten-liteng.lit.eng30.20.592
Tatoeba-test.lav-eng.lav.eng51.50.687
Tatoeba-test.lit-eng.lit.eng55.10.703
Tatoeba-test.multi.eng50.60.662
Tatoeba-test.prg-eng.prg.eng1.00.159
Tatoeba-test.sgs-eng.sgs.eng16.50.265

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
2de1692

0 моделей