/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
29,1 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-hy

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит английские тексты на армянский.

269скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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-hy — модель машинного перевода с английского на армянский из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Это модель архитектуры Marian Transformer-align с 29,1 млн параметров, обученная на параллельных данных English–Armenian. Для токенизации используется нормализация текста и SentencePiece с словарями по 4 тыс. токенов; контекст составляет до 512 токенов.

Модель подходит для перевода предложений и коротких текстов с английского на армянский. В тесте Tatoeba-test.eng.hye указаны BLEU 16,6 и chr-F 0,404. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на армянский
  • перевод коротких писем и сообщений с английского на армянский
  • перевод англоязычных описаний и подписей на армянский

Ограничения

Модель предназначена только для перевода с английского на армянский; приведённый результат BLEU 16,6 показывает, что качество может быть недостаточным для публикации или других задач с высокими требованиями к точности.

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

eng-hye

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.eng.hye16.60.404

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
b2c0859

0 моделей