Компактная модель OPUS-MT для перевода текста с языка ee на немецкий.
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-ee-de — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с языка ee на немецкий; в карточке ee указан как исходный язык, de — как целевой. Модель построена на архитектуре MarianMT с трансформером и использует нормализацию и SentencePiece для предобработки текста.
Модель содержит 56,1 млн параметров и имеет контекст длиной до 512 токенов. Для оценки приведён результат BLEU 22,3 и chr-F 0,430 на тестовом наборе JW300.ee.de. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Качество зависит от тематики и стиля входного текста; опубликованный ориентир качества относится к тестовому набору JW300.ee.de. Контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ee
target languages: de
OPUS readme: ee-de
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 |
|---|---|---|
| JW300.ee.de | 22.3 | 0.430 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…