Компактная модель Marian для перевода текстов с японского на французский.
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-fr — модель машинного перевода с японского на французский, разработанная в рамках проекта OPUS. Это компактная модель семейства Marian на архитектуре Transformer с выравниванием, содержащая 56,9 млн параметров. Она обучена на данных OPUS; перед обработкой применяются нормализация и токенизация SentencePiece. Модель принимает японский текст и генерирует перевод на французский, имеет контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и TensorFlow.
Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов с японского на французский. В карточке приведён результат BLEU 33,6 и chr-F 0,534 на тестовом наборе Tatoeba.ja.fr. Использование распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели на конкретном наборе не гарантируют такое же качество на текстах других жанров; направление перевода ограничено парой японский—французский.
Модель предназначена для одного направления перевода — с японского на французский; контекст ограничен 512 токенами. Приведённые метрики относятся к набору Tatoeba.ja.fr и не характеризуют качество на всех 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: fr
OPUS readme: ja-fr
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-09.zip
test set translations: opus-2020-01-09.test.txt
test set scores: opus-2020-01-09.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.ja.fr | 33.6 | 0.534 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…