Модель MarianMT для перевода текстов с эстонского на финский.
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-et-fi — модель машинного перевода эстонского языка на финский, созданная проектом OPUS. Она использует архитектуру Transformer в реализации Marian и обучена на данных OPUS. Предобработка включает нормализацию текста и SentencePiece; размер модели составляет 54,9 млн параметров, а длина контекста — 512 токенов.
Модель предназначена для перевода текстов с эстонского на финский. В README приведена оценка BLEU 26,6 и chr-F 0,546 на тестовом наборе JW300.et.fi. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель предназначена только для перевода с эстонского на финский; приведённая оценка основана на тестовом наборе JW300.et.fi и не гарантирует качество на других текстах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: et
target languages: fi
OPUS readme: et-fi
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-08.zip
test set translations: opus-2020-01-08.test.txt
test set scores: opus-2020-01-08.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| JW300.et.fi | 26.6 | 0.546 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…