/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-en-zls

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с английского на несколько южнославянских языков.

538скачиваний 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/opus-mt-en-zls — модель машинного перевода проекта OPUS-MT, опубликованная Helsinki-NLP. Она переводит текст с английского на южнославянские языки: боснийский (латиница), болгарский, хорватский, македонский, словенский и сербский (кириллица или латиница). Модель построена на архитектуре Transformer Marian и содержит 54,7 млн параметров; для выбора целевого языка в начале предложения требуется токен вида >>id<<.

Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов, в том числе для приложений и сервисов, которым нужны переводы на поддерживаемые языки. В README приведены результаты тестов Tatoeba, включая BLEU 47,6 для английско-болгарского и 45,2 для английско-македонского перевода. Модель доступна в форматах PyTorch и TensorFlow, распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на болгарский
  • перевод текста с английского на хорватский
  • перевод английского текста на сербский с выбором письменности
  • перевод с английского на боснийский или словенский
  • перевод коротких текстов на македонский

Ограничения

Перевод поддерживается только с английского на перечисленные южнославянские языки; целевой язык нужно явно указать специальным токеном в начале предложения. В README приведены результаты тестов на наборах Tatoeba, но они не гарантируют качество для всех текстов и сценариев.

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-zls

  • source group: English

  • target group: South Slavic languages

  • OPUS readme: eng-zls

  • model: transformer

  • source language(s): eng

  • target language(s): bos_Latn bul bul_Latn hrv mkd slv srp_Cyrl srp_Latn

  • model: transformer

  • 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: opus2m-2020-08-02.zip

  • test set translations: opus2m-2020-08-02.test.txt

  • test set scores: opus2m-2020-08-02.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.eng-bul.eng.bul47.60.657
Tatoeba-test.eng-hbs.eng.hbs40.70.619
Tatoeba-test.eng-mkd.eng.mkd45.20.642
Tatoeba-test.eng.multi42.70.622
Tatoeba-test.eng-slv.eng.slv17.90.351

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
f127a88

0 моделей