/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
57,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-ar

ПереводТекст → текст4 профессии

Модель OPUS-MT переводит английский текст на арабский и его варианты.

29 675скачиваний за 30 дней48лайковвеса обновлены16 авг 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского на арабский; модель построена на архитектуре Transformer и реализована как MarianMTModel. Размер составляет 57,3 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Для выбора варианта арабского в начале предложения требуется целевой языковой токен вида >>id<<; доступны, в частности, стандартный арабский и несколько региональных вариантов и записей латиницей.

Перед переводом применяются нормализация и SentencePiece-токенизация. В тесте Tatoeba для пары английский—арабский указаны BLEU 14,0 и chr-F 0,437. Модель подходит для перевода коротких текстов и предложений, но приведённые оценки не гарантируют качество для всех тематик и вариантов арабского. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на арабский
  • перевод коротких сообщений с английского на арабский
  • подготовка арабских версий англоязычных текстов
  • перевод английского текста на отдельные региональные варианты арабского

Ограничения

Качество может различаться между стандартным арабским и региональными вариантами; для выбора целевого варианта нужен языковой токен в начале предложения. В тесте Tatoeba указаны BLEU 14,0 и chr-F 0,437, поэтому качество на других текстах может отличаться.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

eng-ara

  • source group: English

  • target group: Arabic

  • OPUS readme: eng-ara

  • model: transformer

  • source language(s): eng

  • target language(s): acm afb apc apc_Latn ara ara_Latn arq arq_Latn ary arz

  • model: transformer

  • pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • a sentence initial language token is required in the form of >>id<< (id = valid target language ID)

  • download original weights: opus-2020-07-03.zip

  • test set translations: opus-2020-07-03.test.txt

  • test set scores: opus-2020-07-03.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.eng.ara14.00.437

System Info:

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
0308798

0 моделей