Модель OPUS-MT для перевода текста с берберского языка на английский.
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-ber-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с берберского языка (ber) на английский (en) и подходит для перевода фраз и текстов в приложениях, локализации и исследовательских рабочих процессах. Модель построена на архитектуре Transformer-align и использует нормализацию и токенизацию SentencePiece. В метаданных указаны 43,6 млн параметров, контекст до 512 токенов и форматы PyTorch и TensorFlow.
Для тестового набора Tatoeba.ber.en в карточке приведены оценки BLEU 37,3 и chr-F 0,566. Это однонаправленная модель: сведения подтверждают перевод только с берберского на английский; показатели качества на других данных не приведены. Лицензия — Apache-2.0.
Модель предназначена только для перевода с берберского на английский. Приведённые оценки относятся к тесту Tatoeba.ber.en; качество на других типах текстов не охарактеризовано.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ber
target languages: en
OPUS readme: ber-en
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2019-12-18.zip
test set translations: opus-2019-12-18.test.txt
test set scores: opus-2019-12-18.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.ber.en | 37.3 | 0.566 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…