/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
56,8 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-bem-fi

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с бемба на финский.

95скачиваний 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-bem-fi — модель машинного перевода семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с бемба (bem) на финский (fi) и предназначена для перевода отдельных фраз и документов между этими языками. Модель основана на архитектуре Transformer-align и использует нормализацию текста и токенизацию SentencePiece.

Модель содержит 56,8 млн параметров, её нативный контекст составляет 512 токенов; доступны веса PyTorch и TensorFlow. В тесте JW300.bem.fi указаны BLEU 22,8 и chr-F 0,439. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текстов с бемба на финский
  • перевод фраз бемба для общения на финском
  • перевод документов с бемба на финский

Ограничения

Перевод поддерживается только в направлении с бемба на финский. Для тестового набора JW300.bem.fi приведены BLEU 22,8 и chr-F 0,439; качество на других данных не установлено.

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

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
4281cba

0 моделей