Модель Marian переводит тексты с испанского на польский.
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-pl — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная Helsinki-NLP для перевода с испанского языка на польский. Она основана на архитектуре Transformer-align и использует SentencePiece с нормализацией текста; число параметров — 55,7 млн, контекст — до 512 токенов. Модель обучена на данных OPUS. Для набора Tatoeba.es.pl в карточке приведены оценки BLEU 44,6 и chr-F 0,649.
Модель подходит для перевода испанских текстов на польский, включая короткие фразы и предложения. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.
Модель предназначена для направления перевода с испанского на польский; качество может зависеть от тематики и контекста текста.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: es
target languages: pl
OPUS readme: es-pl
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-20.zip
test set translations: opus-2020-01-20.test.txt
test set scores: opus-2020-01-20.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.es.pl | 44.6 | 0.649 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…