Модель MarianMT для перевода текста с японского на английский.
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-ja-en — модель машинного перевода японского текста на английский, созданная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS. Она основана на архитектуре Transformer-align и использует библиотеку Marian; при обработке применяются нормализация текста и токенизация SentencePiece. Размер модели — 56,3 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Метаданные указывают поддержку PyTorch и TensorFlow.
Модель предназначена для перевода предложений с японского на английский. В карточке приведены результаты оценки на наборе Tatoeba.ja.en: BLEU 41,7 и chr-F 0,589. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Контекст ограничен 512 токенами. Оценки BLEU и chr-F приведены для Tatoeba.ja.en и не гарантируют качество на других типах текстов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ja
target languages: en
OPUS readme: ja-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 |
|---|---|---|
| Tatoeba.ja.en | 41.7 | 0.589 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…