/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
56,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-ur

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит английский текст на урду.

1 570скачиваний за 30 дней9лайковвеса 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-ur — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского языка на урду. Модель построена на архитектуре Transformer-align и использует SentencePiece с нормализацией текста; число параметров — 56,9 млн, родной контекст — 512 токенов.

Модель предназначена для перевода отдельных текстов и фраз с английского на урду. В тесте Tatoeba-test.eng.urd указаны BLEU 12,1 и chr-F 0,390. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских фраз на урду
  • перевод писем и коротких сообщений с английского на урду
  • черновой перевод англоязычных текстов для читателей на урду

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В тесте Tatoeba указаны BLEU 12,1 и chr-F 0,390; качество может быть недостаточным для публикации без проверки и редактирования.

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

eng-urd

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.eng.urd12.10.390

System Info:

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
ceb6e22

0 моделей