Модель Helsinki-NLP переводит текст с японского на испанский для автоматического перевода фраз и документов.
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-es — модель машинного перевода, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS. Она переводит текст с японского на испанский и предназначена для автоматического перевода фраз и документов между этими языками.
Модель использует архитектуру Marian Transformer с выравниванием, около 56,9 млн параметров и контекстом до 512 токенов. В предварительной обработке применяются нормализация текста и SentencePiece. Для набора Tatoeba.ja.es в карточке приведены результаты BLEU 34,6 и chr-F 0,553.
Модель доступна в форматах PyTorch и TensorFlow по лицензии Apache-2.0. Качество перевода может зависеть от тематики и формулировок; приведённые оценки относятся к указанному тестовому набору.
В карточке приведены оценки только для набора Tatoeba.ja.es, поэтому они не гарантируют такое же качество на других тематиках и типах текста. 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: ja
target languages: es
OPUS readme: ja-es
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-16.zip
test set translations: opus-2020-01-16.test.txt
test set scores: opus-2020-01-16.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.ja.es | 34.6 | 0.553 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…