Компактная модель Marian для перевода текстов с маратхи на английский.
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-mr-en — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная Helsinki-NLP в рамках проекта OPUS-MT. Она переводит текст с маратхи (mr) на английский (en) и предназначена для перевода отдельных текстов и интеграции в конвейеры локализации. Модель основана на Transformer-align, использует нормализацию текста и токенизацию SentencePiece; содержит 56,7 млн параметров и имеет контекст 512 токенов.
Для тестового набора Tatoeba.mr.en в карточке приведены BLEU 38,2 и chr-F 0,515. Модель распространяется в форматах PyTorch и TensorFlow по лицензии Apache-2.0. Она рассчитана на направление маратхи → английский; качество перевода для других языковых пар не заявлено.
Модель предназначена для перевода только с маратхи на английский; качество для других направлений не заявлено. Приведённые в карточке метрики относятся к тестовому набору Tatoeba.mr.en.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: mr
target languages: en
OPUS readme: mr-en
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2019-12-18.zip
test set translations: opus-2019-12-18.test.txt
test set scores: opus-2019-12-18.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| Tatoeba.mr.en | 38.2 | 0.515 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…