Модель MarianMT для перевода текстов с финского языка на немецкий.
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-fi-de — модель машинного перевода из семейства Marian, разработанная проектом OPUS. Она переводит текст с финского языка на немецкий и предназначена для автоматического перевода текстов и интеграции в переводческие конвейеры.
Модель построена на архитектуре Transformer-align, использует нормализацию и токенизацию SentencePiece. В ней 55,6 млн параметров, родной контекст — 512 токенов. В README приведён результат 45,2 BLEU и 0,637 chr-F на тестовом наборе Tatoeba.fi.de.
Модель поддерживает только направление финский → немецкий. Указана лицензия Apache-2.0.
Модель рассчитана только на перевод с финского на немецкий; родной контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: fi
target languages: de
OPUS readme: fi-de
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2019-12-04.zip
test set translations: opus-2019-12-04.test.txt
test set scores: opus-2019-12-04.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.fi.de | 45.2 | 0.637 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…