/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-eo-hu

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с эсперанто на венгерский.

50скачиваний за 30 дней1лайквеса 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-eo-hu — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP на основе архитектуры Marian. Она переводит текст с эсперанто на венгерский и предназначена для автоматического перевода отдельных фраз и текстов. Модель содержит около 29 млн параметров, использует Transformer с выравниванием и SentencePiece с нормализацией; максимальная длина контекста — 512 токенов. Для пары Esperanto→Hungarian в README приведён результат BLEU 12,8 на тесте Tatoeba.

Модель принимает текст на эсперанто и генерирует текст на венгерском. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатель на одном тестовом наборе не гарантирует такого же качества на других тематиках и типах текста.

Сценарии применения

  • перевод фраз с эсперанто на венгерский
  • перевод текстов с эсперанто на венгерский
  • автоматический перевод материалов на эсперанто для венгероязычных читателей

Ограничения

В README приведён BLEU 12,8 на тесте Tatoeba; качество может различаться на других тематиках и типах текста.

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

epo-hun

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.epo.hun12.80.333

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
aec7f70

0 моделей