/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-ja-he

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT переводит японский текст на иврит.

79скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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/opus-mt-ja-he — модель машинного перевода японского текста на иврит, выпущенная в рамках проекта OPUS-MT. Это плотная encoder-decoder модель семейства Marian на архитектуре Transformer-align с 58,4 млн параметров; она использует нормализацию и SentencePiece с отдельными словарями по 32 тыс. токенов для исходного и целевого текста. Модель принимает японский текст и генерирует перевод на иврите; заявленная длина контекста — 512 токенов.

Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов с японского на иврит. В карточке приведён результат BLEU 20,2 и chr-F 0,397 на тестовом наборе Tatoeba-test.jpn.heb. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод японских фраз на иврит
  • перевод японских пользовательских сообщений на иврит
  • черновой перевод японских текстов для читателей на иврите

Ограничения

Приведённая оценка BLEU 20,2 относится к тестовому набору Tatoeba и не гарантирует такое же качество на других типах текстов. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

jpn-heb

  • source group: Japanese

  • target group: Hebrew

  • OPUS readme: jpn-heb

  • model: transformer-align

  • source language(s): jpn_Hani jpn_Hira jpn_Kana

  • target language(s): heb

  • model: transformer-align

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

  • download original weights: opus-2020-06-17.zip

  • test set translations: opus-2020-06-17.test.txt

  • test set scores: opus-2020-06-17.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.jpn.heb20.20.397

System Info:

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
fa366a3

0 моделей