/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
53,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-ig

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит тексты с английского языка на игбо.

192скачиваний за 30 дней1лайквеса 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-ig — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского языка (en) на игбо (ig) и предназначена для автоматического перевода отдельных текстов и более крупных фрагментов. Модель использует архитектуру Transformer-align и предобработку с нормализацией и SentencePiece; число параметров — 53,9 млн, длина контекста — до 512 токенов. Доступны веса PyTorch и TensorFlow.

Модель обучена на данных OPUS. В карточке приведены оценки BLEU 39,5 на JW300.en.ig и 3,8 на Tatoeba.en.ig, поэтому качество зависит от тематики и тестового набора. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на игбо
  • черновой перевод англоязычных материалов для читателей на игбо
  • локализация коротких сообщений с английского на игбо

Ограничения

Качество заметно различается между тестовыми наборами: BLEU составляет 39,5 на JW300.en.ig и 3,8 на Tatoeba.en.ig. 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-ig

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
JW300.en.ig39.50.546
Tatoeba.en.ig3.80.297

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
0657b96

0 моделей