/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
57,6 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-he-ar

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с иврита на арабский и перечисленные в карточке варианты арабского языка.

156скачиваний 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-he-ar — модель машинного перевода из серии OPUS-MT, опубликованной Helsinki-NLP. Она переводит текст с иврита на арабский и его варианты; в README указаны арабский, левантийский арабский, алжирский арабский и египетский арабский. Модель построена на архитектуре Transformer и реализована как MarianMTModel; содержит 57,6 млн параметров, принимает целевой языковой токен вида `>>id<<` и использует нормализацию и SentencePiece с словарями размером 32 тыс. токенов. Нативный контекст — 512 токенов.

Модель предназначена для перевода фраз и предложений, в том числе в приложениях и рабочих процессах, где нужен перевод с иврита на арабский. В приведённом в карточке тесте Tatoeba для пары иврит—арабский указаны BLEU 23,6 и chr-F 0,532; результаты на других текстах могут отличаться. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод фраз с иврита на арабский
  • перевод предложений с иврита на египетский арабский
  • перевод текста с иврита на левантийский арабский
  • встраивание перевода с иврита на арабский в приложение

Ограничения

Модель предназначена для перевода с иврита на арабский, а не для перевода в произвольных направлениях. Для генерации требуется корректный начальный токен целевого языка; приведённая оценка BLEU относится только к указанному тесту Tatoeba.

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

heb-ara

  • source group: Hebrew

  • target group: Arabic

  • OPUS readme: heb-ara

  • model: transformer

  • source language(s): heb

  • target language(s): apc apc_Latn ara arq arz

  • model: transformer

  • pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • a sentence initial language token is required in the form of >>id<< (id = valid target language ID)

  • download original weights: opus-2020-07-03.zip

  • test set translations: opus-2020-07-03.test.txt

  • test set scores: opus-2020-07-03.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.heb.ara23.60.532

System Info:

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
977808b

0 моделей