/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-ccs-en

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель OPUS-MT для перевода текстов с грузинского языка на английский.

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-ccs-en — модель машинного перевода семейства OPUS-MT, опубликованная Helsinki-NLP на основе проекта Tatoeba Challenge. Она переводит с грузинского языка на английский; источник также обозначен группой южнокавказских языков, но в README указан конкретный исходный язык — грузинский. Модель построена на архитектуре Transformer в реализации Marian, содержит 37 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Для токенизации и подготовки текста используются нормализация и SentencePiece с моделями словаря по 12 тысяч единиц. В карточке приведены результаты тестирования на наборе Tatoeba: BLEU 18,0 и chr-F 0,357. Модель подходит для перевода коротких текстов с грузинского на английский; эти показатели следует учитывать при оценке качества на конкретных данных. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод сообщений с грузинского на английский
  • перевод коротких текстов и фраз с грузинского
  • черновой перевод пользовательского контента с грузинского
  • локализация простых материалов с грузинского на английский

Ограничения

В тестах Tatoeba указаны BLEU 18,0 и chr-F 0,357; качество может быть недостаточным для требовательного перевода и зависит от типа текста. README описывает перевод именно с грузинского на английский.

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

ccs-eng

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.kat-eng.kat.eng18.00.357
Tatoeba-test.multi.eng18.00.357

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
4b8fc78

0 моделей