/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-ja-ru

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT для перевода японского текста на русский язык.

438скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-ru — модель машинного перевода с японского на русский, опубликованная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она построена на архитектуре MarianMT с трансформерной моделью выравнивания и содержит 58,4 млн параметров. Модель принимает японский текст, включая варианты записи кандзи, хираганой, катаканой и латиницей, и генерирует русский перевод. Для предварительной обработки используются нормализация и SentencePiece с словарями по 32 тыс. токенов; длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для перевода предложений и текстовых фрагментов с японского языка на русский. В README приведён результат на наборе Tatoeba-test.jpn.rus: BLEU 23,2 и chr-F 0,441. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование, изменение и распространение на её условиях.

Сценарии применения

  • перевод японских сообщений на русский
  • перевод японских предложений и коротких документов
  • черновой перевод японских материалов для последующей вычитки

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество может различаться в зависимости от жанра и тематики текста. Приведённый в карточке показатель BLEU 23,2 относится к тесту Tatoeba и не гарантирует аналогичного качества на других данных.

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-rus

  • source group: Japanese

  • target group: Russian

  • OPUS readme: jpn-rus

  • model: transformer-align

  • source language(s): jpn jpn_Bopo jpn_Hani jpn_Hira jpn_Kana jpn_Latn jpn_Yiii

  • target language(s): rus

  • 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.rus23.20.441

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
a6c096d

0 моделей