/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-bi-es

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с языка би на испанский.

88скачиваний 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-bi-es — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с языка би на испанский и предназначена для перевода отдельных фраз и текстов в приложениях и рабочих процессах локализации. Модель основана на архитектуре Transformer-align, использует нормализацию и SentencePiece; в метаданных указаны архитектура Marian, 54 млн параметров и контекст до 512 токенов.

Модель обучена на данных OPUS. В README приведён результат BLEU 21,1 и chr-F 0,388 на тестовом наборе JW300.bi.es. Репозиторий содержит веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текста с языка би на испанский
  • перевод фраз на испанский в приложениях
  • локализация материалов с языка би
  • машинный перевод текстов для последующей редакторской проверки

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; для длинных текстов может потребоваться разбиение. В README приведены умеренные показатели BLEU 21,1 и chr-F 0,388 на JW300.bi.es, поэтому переводы могут нуждаться в проверке.

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
0ca630a

0 моделей