Компактная модель Marian Transformer для машинного перевода с испанского на немецкий.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Helsinki-NLP/opus-mt-es-de — модель машинного перевода с испанского на немецкий, разработанная в рамках проекта OPUS и основанная на архитектуре Marian Transformer. Она обучена на данных OPUS; перед переводом текст нормализуется и обрабатывается с помощью SentencePiece. Размер модели — 56,6 млн параметров, длина контекста — 512 токенов. В README приведён результат BLEU 50,0 на тестовом наборе Tatoeba.es.de.
Модель предназначена для перевода предложений и текстов с испанского языка на немецкий. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает об ограничениях качества или специальных областях применения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: es
target languages: de
OPUS readme: es-de
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-16.zip
test set translations: opus-2020-01-16.test.txt
test set scores: opus-2020-01-16.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.es.de | 50.0 | 0.683 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…