Компактная модель MarianMT для перевода текста с немецкого на греческий.
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-de-el — модель машинного перевода из семейства MarianMT, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она переводит текст с немецкого языка на греческий; в качестве данных для обучения указан корпус OPUS. Модель использует архитектуру Transformer, предварительную нормализацию и токенизацию SentencePiece. В репозитории представлены веса PyTorch и TensorFlow; размер модели — 55,9 млн параметров, контекст — до 512 токенов.
Модель предназначена для перевода предложений и текстовых фрагментов с немецкого на греческий. В карточке приведён результат BLEU 45,7 и chr-F 0,649 на наборе Tatoeba.de.el. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. Модель специализирована на одном направлении перевода, поэтому её не следует считать универсальной или двунаправленной.
Модель рассчитана на перевод только с немецкого на греческий, а контекст ограничен 512 токенами. Приведённый в карточке показатель BLEU относится к тесту Tatoeba.de.el и не гарантирует качество на других текстах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: de
target languages: el
OPUS readme: de-el
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-20.zip
test set translations: opus-2020-01-20.test.txt
test set scores: opus-2020-01-20.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.de.el | 45.7 | 0.649 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…