Модель OPUS-MT переводит текст с себуано на французский.
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-ceb-fr — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с себуано на французский и обучена на данных OPUS; в README указаны архитектура Transformer-align и предварительная обработка с нормализацией и SentencePiece. В метаданных модель описана как MarianMTModel с 55,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов.
Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов с себуано на французский. В README приведён результат BLEU 30,0 и chr-F 0,491 на тестовом наборе JW300.ceb.fr. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.
Модель предназначена для направления перевода с себуано на французский; качество может зависеть от тематики и особенностей входного текста. Опубликованный в README тестовый результат относится к набору JW300.ceb.fr и не гарантирует аналогичного качества на других данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ceb
target languages: fr
OPUS readme: ceb-fr
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-08.zip
test set translations: opus-2020-01-08.test.txt
test set scores: opus-2020-01-08.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| JW300.ceb.fr | 30.0 | 0.491 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…