/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
37,8 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-ml

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель Marian для перевода текстов с английского на малаялам.

1 206скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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-ml — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная Helsinki-NLP для перевода с английского языка на малаялам. Модель построена на архитектуре Transformer-align, использует нормализацию и токенизацию SentencePiece и содержит 37,8 млн параметров. Для запуска доступны веса PyTorch и TensorFlow; максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель обучена на данных OPUS и обратного перевода. Она подходит для перевода текстов с английского на малаялам, включая отдельные фразы и предложения; в README приведён результат BLEU 19,1 на тесте Tatoeba.en.ml. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на малаялам
  • перевод англоязычных сообщений и коротких текстов
  • локализация англоязычного контента для читателей на малаялам

Ограничения

Модель предназначена для перевода только с английского на малаялам; опубликованный показатель BLEU относится к тесту Tatoeba.en.ml и не гарантирует качество на других типах текстов.

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

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
c31fa33

0 моделей