Модель OPUS-MT переводит текст с английского языка на африкаанс.
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-en-af — модель машинного перевода семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP на архитектуре MarianMT. Она переводит текст с английского языка на африкаанс и обучена на данных OPUS; в предобработке используются нормализация текста и SentencePiece. Модель содержит 54,6 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и TensorFlow.
Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов с английского на африкаанс. В карточке приведён результат BLEU 56,1 и chr-F 0,741 на тестовом наборе Tatoeba.en.af. Лицензия — Apache-2.0. Результаты перевода могут зависеть от тематики и формулировок исходного текста; заявленное направление перевода — только английский → африкаанс.
Модель предназначена для направления английский → африкаанс; карточка не подтверждает поддержку обратного перевода. Качество может различаться в зависимости от тематики текста.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: en
target languages: af
OPUS readme: en-af
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2019-12-18.zip
test set translations: opus-2019-12-18.test.txt
test set scores: opus-2019-12-18.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.en.af | 56.1 | 0.741 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…