/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
56,1 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-lg

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель OPUS-MT для перевода текстов с английского на луганда.

188скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-lg — модель машинного перевода из семейства MarianMT, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она переводит текст с английского языка на луганда. Модель основана на архитектуре Transformer-align, использует нормализацию и токенизацию SentencePiece; число параметров — 56,1 млн, контекст — до 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текстов с английского на луганда. В карточке приведены результаты на тестовых наборах JW300 и Tatoeba: BLEU 30,4 и 5,7 соответственно, поэтому качество зависит от тематики и данных. Доступна под лицензией Apache 2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на луганда
  • перевод фраз и предложений с английского на луганда
  • локализация англоязычных материалов для носителей луганда

Ограничения

Качество заметно различается между тестовыми наборами: BLEU составляет 30,4 на JW300 и 5,7 на Tatoeba. 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-lg

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
JW300.en.lg30.40.543
Tatoeba.en.lg5.70.386

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
f83e1d2

0 моделей