Модель Transformer для перевода текста с датского на испанский, обученная на данных OPUS.
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-da-es — модель машинного перевода на архитектуре Transformer, разработанная проектом OPUS и распространяемая командой Helsinki-NLP. Она переводит текст с датского языка на испанский; обучение выполнено на данных OPUS. Веса доступны в форматах PyTorch и TensorFlow, размер модели — 54,6 млн параметров, длина контекста — до 512 токенов. Перед обработкой применяется нормализация и токенизация SentencePiece.
Модель предназначена для перевода фраз и документов с датского на испанский. В README приведён результат 53,7 BLEU на тестовом наборе Tatoeba.da.es. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение модели на её условиях. Модель выполняет перевод только в указанном направлении; приведённый результат относится к конкретному тестовому набору и не гарантирует такое же качество на других текстах.
Модель предназначена для перевода только с датского на испанский. Указанный в README результат BLEU измерен на Tatoeba.da.es и может не отражать качество на других типах текстов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: da
target languages: es
OPUS readme: da-es
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-15.zip
test set translations: opus-2020-01-15.test.txt
test set scores: opus-2020-01-15.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.da.es | 53.7 | 0.715 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…