/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
52,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-vi

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT для перевода английского текста на вьетнамский.

6 368скачиваний за 30 дней16лайковвеса 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-vi — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, опубликованная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского на вьетнамский и построена на архитектуре Transformer-align в реализации MarianMT. Модель содержит 52,7 млн параметров, использует нормализацию и SentencePiece с токенизатором на 32 тысячах элементов; для перевода требуется начальный токен целевого языка в формате >>id<<. Метаданные указывают контекст до 512 токенов и поддержку PyTorch и TensorFlow.

Модель предназначена для перевода отдельных фраз и текстовых сегментов с английского на вьетнамский. В README приведён результат BLEU 37,2 на тесте Tatoeba-test.eng.vie. Она поддерживает текст на английском и выдаёт текст на вьетнамском, включая указанный в карточке вариант vie_Hani. Лицензия — Apache-2.0. Результаты перевода могут требовать проверки человеком, особенно для длинных текстов и контекстно-зависимых формулировок.

Сценарии применения

  • перевод английских фраз на вьетнамский
  • локализация коротких текстов с английского на вьетнамский
  • черновой перевод англоязычных сообщений и описаний
  • перевод текстовых сегментов в двуязычных приложениях

Ограничения

Перевод может терять точность при длинных текстах и формулировках, зависящих от контекста; результаты рекомендуется проверять. Для генерации требуется корректный начальный токен целевого языка.

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-vie

  • source group: English

  • target group: Vietnamese

  • OPUS readme: eng-vie

  • model: transformer-align

  • source language(s): eng

  • target language(s): vie vie_Hani

  • model: transformer-align

  • pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • a sentence initial language token is required in the form of >>id<< (id = valid target language ID)

  • download original weights: opus-2020-06-17.zip

  • test set translations: opus-2020-06-17.test.txt

  • test set scores: opus-2020-06-17.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.eng.vie37.20.542

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
989c9fb

0 моделей