Модель Marian переводит текст с хинди на английский и подходит для машинного перевода предложений и текстовых фрагментов.
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-hi-en — модель машинного перевода из семейства Marian, разработанная проектом OPUS и опубликованная организацией Helsinki-NLP. Она переводит текст с хинди на английский и предназначена для перевода предложений и текстовых фрагментов. Модель основана на архитектуре Transformer-align, обучена на данных OPUS, использует нормализацию и токенизацию SentencePiece. Веса содержат 56,5 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов.
В карточке приведены результаты на тестовых наборах: BLEU 9,1 для newsdev2014, 13,6 для newstest2014 и 40,4 для Tatoeba. Качество зависит от тематики и формулировок; приведённые оценки показывают заметную разницу между наборами. Модель рассчитана на перевод с хинди на английский, а не на обратный перевод или другие языковые пары. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель предназначена только для направления хинди → английский; приведённые в карточке оценки BLEU различаются по тестовым наборам. 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: hi
target languages: en
OPUS readme: hi-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 |
|---|---|---|
| newsdev2014.hi.en | 9.1 | 0.357 |
| newstest2014-hien.hi.en | 13.6 | 0.409 |
| Tatoeba.hi.en | 40.4 | 0.580 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…