/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
55,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-es-to

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель OPUS-MT для перевода текстов с испанского на язык с кодом «to».

46скачиваний 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-es-to — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная проектом Helsinki-NLP. Она переводит текст с испанского языка на язык, обозначенный кодом «to» в карточке модели. Модель построена на архитектуре Marian Transformer-align, содержит 55,4 млн параметров и использует нормализацию и токенизацию SentencePiece; заявленная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текстов и предложений с испанского на «to». В README приведены результаты на тестовом наборе JW300.es.to: BLEU 35,7 и chr-F 0,510. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод предложений с испанского на язык «to»
  • машинный перевод текстов из корпуса JW300
  • интеграция перевода с испанского в приложение на базе Transformers

Ограничения

Пара языка назначения обозначена кодом «to», поэтому без дополнительных сведений нельзя определить её естественный язык. Длина контекста составляет 512 токенов.

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

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
a908ea7

0 моделей