/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,6 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-ee

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель Marian для перевода текстов с английского на эстонский.

103скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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-ee — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная в рамках проекта OPUS. Она переводит текст с английского языка на эстонский. Модель построена на архитектуре Transformer, содержит 54,6 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов; для предобработки используются нормализация и SentencePiece.

Модель подходит для перевода текстов и предложений с английского на эстонский, в том числе материалов, похожих на данные JW300 и Tatoeba. В README приведены оценки BLEU 38,2 на JW300.en.ee и 6,0 на Tatoeba.en.ee, поэтому качество зависит от тематики и типа текста. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на эстонский
  • перевод предложений для локализации
  • черновой перевод англоязычных материалов
  • перевод текстов, похожих на корпус JW300

Ограничения

В приведённых тестах результат заметно различается: BLEU 38,2 на JW300.en.ee и 6,0 на Tatoeba.en.ee. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

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

opus-mt-en-ee

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
JW300.en.ee38.20.591
Tatoeba.en.ee6.00.347

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
fef1362

0 моделей