Компактная модель OPUS-MT для перевода текста с немецкого на венгерский.
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-hu — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с немецкого языка на венгерский и предназначена для автоматизированного перевода предложений и текстовых фрагментов. Модель основана на архитектуре Marian с Transformer и использует нормализацию текста и токенизацию SentencePiece; размер — 55,2 млн параметров, заявленная длина контекста — 512 токенов.
В карточке приведён результат на тестовом наборе Tatoeba.de.hu: BLEU 34,3 и chr-F 0,588. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия Apache-2.0 допускает использование и модификацию на её условиях.
Модель предназначена для направления немецкий→венгерский; обратное направление не заявлено. Приведённый в карточке benchmark отражает результат на указанном тестовом наборе и не гарантирует качество для всех жанров и предметных областей.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: de
target languages: hu
OPUS readme: de-hu
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.hu | 34.3 | 0.588 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…