/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
48,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-es-yua

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT переводит тексты с испанского на юкатекский майя.

283скачиваний 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-yua — модель машинного перевода семейства MarianMT, опубликованная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она переводит текст с испанского языка на юкатекский майя (yua). Модель основана на Transformer с выравниванием, содержит 48,7 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Для предобработки применяются нормализация текста и SentencePiece.

Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов с испанского на юкатекский; на наборе JW300.es.yua указаны оценки BLEU 23,6 и chr-F 0,471. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод испанских фраз на юкатекский майя
  • перевод коротких текстов с испанского на юкатекский
  • локализация материалов на юкатекский с испанского

Ограничения

Модель предназначена для перевода только с испанского на юкатекский; контекст ограничен 512 токенами. Для набора JW300.es.yua указаны BLEU 23,6 и chr-F 0,471, поэтому качество может зависеть от тематики и формулировок входного 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

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
f9e17ac

0 моделей