Модель Marian переводит текст с английского на тагальский для автоматического перевода предложений и текстовых фрагментов.
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-tl — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS. Она переводит текст с английского на тагальский язык и предназначена для автоматического перевода предложений и текстовых фрагментов. Модель основана на архитектуре Transformer-align, использует нормализацию и токенизацию SentencePiece; число параметров — 54,5 млн, длина контекста — до 512 токенов.
Для обучения использованы данные OPUS и обратный перевод (opus+bt). В тесте Tatoeba.en.tl указаны BLEU 26,6 и chr-F 0,577. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.
Модель предназначена для направления перевода с английского на тагальский; приведённые результаты тестирования относятся к набору Tatoeba.en.tl и не гарантируют такое же качество на других типах текстов. Контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: en
target languages: tl
OPUS readme: en-tl
dataset: opus+bt
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus+bt-2020-02-26.zip
test set translations: opus+bt-2020-02-26.test.txt
test set scores: opus+bt-2020-02-26.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.en.tl | 26.6 | 0.577 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…