/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-itc-en

ПереводТекст → текст5 профессий

Компактная модель Marian переводит тексты с италийских языков и ряда близких языков на английский.

183скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 выпустила Helsinki-NLP/opus-mt-itc-en — компактную модель машинного перевода семейства Marian на архитектуре Transformer. Она переводит с группы италийских языков на английский; среди языков источника README перечисляет итальянский, каталанский, испанский, португальский, французский, румынский, окситанский, романшский и другие, включая региональные языки и варианты. Модель содержит 54,4 млн параметров, использует нормализацию и SentencePiece с моделями токенизации spm32k для исходного и целевого текста, а длина контекста составляет 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текстов с языков-источников на английский, в том числе для локализации и обработки многоязычных материалов. В карточке приведены результаты на тестовых наборах, включая BLEU 36,5 для перевода с румынского и значения BLEU 30,9 и 35,5 для перевода с французского; качество может различаться в зависимости от языка, тематики и формулировок. Модель принимает и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод итальянского текста на английский
  • перевод каталанского текста на английский
  • перевод испанского текста на английский
  • перевод французского текста на английский
  • перевод румынского текста на английский
  • перевод португальского текста на английский
  • перевод региональных романских языков на английский

Ограничения

Направление перевода — только с перечисленных языков-источников на английский. Контекст ограничен 512 токенами, а качество может заметно различаться между языками и тематиками.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

itc-eng

  • source group: Italic languages

  • target group: English

  • OPUS readme: itc-eng

  • model: transformer

  • source language(s): arg ast cat cos egl ext fra frm_Latn gcf_Latn glg hat ind ita lad lad_Latn lat_Latn lij lld_Latn lmo max_Latn mfe min mwl oci pap pms por roh ron scn spa tmw_Latn vec wln zlm_Latn zsm_Latn

  • target language(s): eng

  • model: transformer

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

  • download original weights: opus2m-2020-08-01.zip

  • test set translations: opus2m-2020-08-01.test.txt

  • test set scores: opus2m-2020-08-01.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
newsdev2016-enro-roneng.ron.eng36.50.628
newsdiscussdev2015-enfr-fraeng.fra.eng30.90.561
newsdiscusstest2015-enfr-fraeng.fra.eng35.50.590
newssyscomb2009-fraeng.fra.eng29.20.560
newssyscomb2009-itaeng.ita.eng32.20.583
newssyscomb2009-spaeng.spa.eng29.30.563
news-test2008-fraeng.fra.eng25.20.531
news-test2008-spaeng.spa.eng26.30.539
newstest2009-fraeng.fra.eng28.50.555
newstest2009-itaeng.ita.eng31.60.578
newstest2009-spaeng.spa.eng28.70.558
newstest2010-fraeng.fra.eng29.70.571
newstest2010-spaeng.spa.eng32.80.593
newstest2011-fraeng.fra.eng30.90.580
newstest2011-spaeng.spa.eng31.80.582
newstest2012-fraeng.fra.eng31.10.576
newstest2012-spaeng.spa.eng35.00.604
newstest2013-fraeng.fra.eng31.70.573
newstest2013-spaeng.spa.eng32.40.589
newstest2014-fren-fraeng.fra.eng34.00.606
newstest2016-enro-roneng.ron.eng34.80.608
Tatoeba-test.arg-eng.arg.eng41.50.528
Tatoeba-test.ast-eng.ast.eng36.00.519
Tatoeba-test.cat-eng.cat.eng53.70.696
Tatoeba-test.cos-eng.cos.eng56.50.640
Tatoeba-test.egl-eng.egl.eng4.60.217
Tatoeba-test.ext-eng.ext.eng39.10.547
Tatoeba-test.fra-eng.fra.eng53.40.688
Tatoeba-test.frm-eng.frm.eng22.30.409
Tatoeba-test.gcf-eng.gcf.eng18.70.308
Tatoeba-test.glg-eng.glg.eng54.80.701
Tatoeba-test.hat-eng.hat.eng42.60.583
Tatoeba-test.ita-eng.ita.eng64.80.767
Tatoeba-test.lad-eng.lad.eng14.40.433
Tatoeba-test.lat-eng.lat.eng19.50.390
Tatoeba-test.lij-eng.lij.eng8.90.280
Tatoeba-test.lld-eng.lld.eng17.40.331
Tatoeba-test.lmo-eng.lmo.eng10.80.306
Tatoeba-test.mfe-eng.mfe.eng66.00.820
Tatoeba-test.msa-eng.msa.eng40.80.590
Tatoeba-test.multi.eng47.60.634
Tatoeba-test.mwl-eng.mwl.eng41.30.707
Tatoeba-test.oci-eng.oci.eng20.30.401
Tatoeba-test.pap-eng.pap.eng53.90.642
Tatoeba-test.pms-eng.pms.eng12.20.334
Tatoeba-test.por-eng.por.eng59.30.734
Tatoeba-test.roh-eng.roh.eng17.70.420
Tatoeba-test.ron-eng.ron.eng54.50.697
Tatoeba-test.scn-eng.scn.eng40.00.443
Tatoeba-test.spa-eng.spa.eng55.90.712
Tatoeba-test.vec-eng.vec.eng11.20.304
Tatoeba-test.wln-eng.wln.eng20.90.360

System Info:

  • hf_name: itc-eng

  • source_languages: itc

  • target_languages: eng

  • opus_readme_url: https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/itc-eng/README.md

  • original_repo: Tatoeba-Challenge

  • tags: ['translation']

  • languages: ['it', 'ca', 'rm', 'es', 'ro', 'gl', 'sc', 'co', 'wa', 'pt', 'oc', 'an', 'id', 'fr', 'ht', 'itc', 'en']

  • src_constituents: {'ita', 'cat', 'roh', 'spa', 'pap', 'bjn', 'lmo', 'mwl', 'lij', 'lat_Latn', 'lad_Latn', 'pcd', 'lat_Grek', 'ext', 'ron', 'ast', 'glg', 'pms', 'zsm_Latn', 'srd', 'gcf_Latn', 'lld_Latn', 'min', 'tmw_Latn', 'cos', 'wln', 'zlm_Latn', 'por', 'egl', 'oci', 'vec', 'arg', 'ind', 'fra', 'hat', 'lad', 'max_Latn', 'frm_Latn', 'scn', 'mfe'}

  • tgt_constituents: {'eng'}

  • src_multilingual: True

  • tgt_multilingual: False

  • prepro: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • url_model: https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/itc-eng/opus2m-2020-08-01.zip

  • url_test_set: https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/itc-eng/opus2m-2020-08-01.test.txt

  • src_alpha3: itc

  • tgt_alpha3: eng

  • short_pair: itc-en

  • chrF2_score: 0.634

  • bleu: 47.6

  • brevity_penalty: 0.981

  • ref_len: 77633.0

  • src_name: Italic languages

  • tgt_name: English

  • train_date: 2020-08-01

  • src_alpha2: itc

  • tgt_alpha2: en

  • prefer_old: False

  • long_pair: itc-eng

  • helsinki_git_sha: 480fcbe0ee1bf4774bcbe6226ad9f58e63f6c535

  • transformers_git_sha: 2207e5d8cb224e954a7cba69fa4ac2309e9ff30b

  • port_machine: brutasse

  • port_time: 2020-08-21-14:41

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
ce67164

0 моделей