/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
55,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-umb

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT переводит тексты с английского языка на умбунду.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 разработала opus-mt-en-umb — модель машинного перевода с английского языка на умбунду. Это плотная модель архитектуры MarianMT на базе Transformer, обученная на данных OPUS; для предварительной обработки используются нормализация и SentencePiece. Модель содержит 55,2 млн параметров, её контекст составляет 512 токенов, доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow.

Модель предназначена для перевода текстов с английского на умбунду. В карточке приведён результат BLEU 28,6 и chr-F 0,510 на тестовом наборе JW300.en.umb. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на умбунду
  • локализация коротких сообщений с английского на умбунду
  • черновой перевод англоязычных материалов для носителей умбунду

Ограничения

Модель рассчитана на перевод только с английского на умбунду; качество может различаться в зависимости от тематики и формулировок. Опубликованный показатель оценки относится к набору JW300.en.umb и не гарантирует аналогичных результатов на других текстах.

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
70bbc1c

0 моделей