Модель OPUS-MT переводит тексты с корейского языка на немецкий.
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-ko-de — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с корейского языка на немецкий и основана на архитектуре MarianMT с трансформером и предварительной обработкой через нормализацию и SentencePiece. Модель обучалась на данных OPUS; в тесте Tatoeba.ko.de указаны результаты BLEU 30,2 и chr-F 0,523.
Модель содержит около 57 млн параметров, рассчитана на контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch и TensorFlow. Подходит для перевода фраз и текстов с корейского на немецкий, в том числе для локализованных материалов и многоязычных приложений. Лицензия — Apache-2.0. Оценка на одном тестовом наборе не гарантирует такого же качества на других тематиках и типах текстов.
Контекст ограничен 512 токенами. Указанные оценки относятся к набору Tatoeba.ko.de и не описывают качество на других тематиках.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: ko
target languages: de
OPUS readme: ko-de
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-20.zip
test set translations: opus-2020-01-20.test.txt
test set scores: opus-2020-01-20.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.ko.de | 30.2 | 0.523 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…