Модель Marian для машинного перевода текстов с французского на шведский.
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-fr-sv — модель машинного перевода на базе архитектуры Marian, предназначенная для перевода с французского языка на шведский. Она разработана в рамках проекта OPUS и обучена на данных OPUS; обработка текста включает нормализацию и SentencePiece. Модель содержит 54,9 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и TensorFlow.
Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов с французского на шведский. В README приведены результаты на тестовом наборе Tatoeba.fr.sv: BLEU 60,1 и chr-F 0,744. Распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или ограничения качества за пределами указанного тестирования.
Модель рассчитана на направление перевода с французского на шведский; README приводит оценку только для тестового набора Tatoeba.fr.sv. 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: fr
target languages: sv
OPUS readme: fr-sv
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-24.zip
test set translations: opus-2020-01-24.test.txt
test set scores: opus-2020-01-24.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.fr.sv | 60.1 | 0.744 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…