Модель Helsinki-NLP переводит текст с английского языка на гу́н для приложений и исследовательских задач.
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-guw — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского языка на гу́н (guw) и подходит для перевода отдельных фраз и текстов в приложениях и исследовательских сценариях. Модель основана на архитектуре MarianMT с Transformer, использует нормализацию текста и токенизацию SentencePiece; размер — 51,9 млн параметров, родной контекст — 512 токенов. В метаданных указаны реализации PyTorch и TensorFlow.
Для тестового набора JW300.en.guw в карточке приведены BLEU 45,7 и chr-F 0,634. Эти показатели относятся к указанному набору и не гарантируют аналогичное качество на других текстах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Контекст ограничен 512 токенами; опубликованные метрики относятся к набору JW300.en.guw и не описывают качество на других данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: en
target languages: guw
OPUS readme: en-guw
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-08.zip
test set translations: opus-2020-01-08.test.txt
test set scores: opus-2020-01-08.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| JW300.en.guw | 45.7 | 0.634 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…