Модель MarianMT от Helsinki-NLP для перевода текстов с эстонского на английский.
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
opus-mt-et-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, опубликованная Helsinki-NLP. Она переводит текст с эстонского языка на английский и построена на архитектуре MarianMT с трансформером; число параметров составляет 55,3 млн, а максимальная длина контекста — 512 токенов. Для нормализации текста и токенизации используется SentencePiece.
Модель предназначена для перевода отдельных фраз и текстов, включая новости и короткие пользовательские тексты. В карточке приведены результаты на тестах новостного перевода и Tatoeba: BLEU 30,1–30,3 для новостных наборов и 59,9 для Tatoeba. Это опубликованные значения на конкретных тестах, а не гарантия качества для любых текстов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.
Контекст ограничен 512 токенами. Приведённые BLEU-оценки относятся к конкретным тестовым наборам и не гарантируют аналогичного качества на текстах других жанров.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: et
target languages: en
OPUS readme: et-en
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2019-12-18.zip
test set translations: opus-2019-12-18.test.txt
test set scores: opus-2019-12-18.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| newsdev2018-enet.et.en | 30.1 | 0.574 |
| newstest2018-enet.et.en | 30.3 | 0.581 |
| Tatoeba.et.en | 59.9 | 0.738 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…