/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-ja-tr

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель Helsinki-NLP на архитектуре MarianMT для перевода текста с японского на турецкий.

149скачиваний 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-tr — модель машинного перевода, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она переводит текст с японского на турецкий; архитектура — Transformer-align на базе MarianMT, размер — 58,4 млн параметров. Модель обрабатывает текст с нормализацией и токенизацией SentencePiece и имеет контекст до 512 токенов.

Модель подходит для перевода японских фраз и документов на турецкий язык. В карточке приведён результат BLEU 16,7 и chr-F 0,434 на наборе Tatoeba-test.jpn.tur; эти показатели относятся к указанному тесту и не гарантируют такое же качество на других текстах. Модель опубликована в форматах PyTorch и TensorFlow.

Лицензия — Apache-2.0. Она предназначена для перевода только в направлении с японского на турецкий; сведения о поддержке обратного перевода не приводятся.

Сценарии применения

  • перевод японских фраз на турецкий
  • перевод японских пользовательских сообщений для турецкоязычной аудитории
  • черновой перевод японских документов на турецкий
  • локализация коротких японских текстов на турецкий

Ограничения

Предназначена для перевода только с японского на турецкий. Указанные BLEU 16,7 и chr-F 0,434 измерены на Tatoeba-test.jpn.tur и не характеризуют качество на всех типах текстов.

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-tur

  • source group: Japanese

  • target group: Turkish

  • OPUS readme: jpn-tur

  • model: transformer-align

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

  • target language(s): tur

  • 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.tur16.70.434

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
48ed6aa

0 моделей