Компактная модель Helsinki-NLP для перевода с мальтийского языка 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-mt-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит тексты с мальтийского языка на английский и предназначена для автоматического перевода предложений и документов. Модель построена на архитектуре Transformer-align; перед подачей текста применяются нормализация и токенизация SentencePiece. В репозитории доступны веса PyTorch, TensorFlow и Flax; модель содержит 53,9 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов.
В карточке приведены результаты на тестовых наборах JW300.mt.en и Tatoeba.mt.en: BLEU 49,0 и 53,3 соответственно. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она предназначена для перевода с мальтийского на английский; качество на других языковых парах и вне указанных тестовых наборов не заявлено.
Модель рассчитана на перевод только с мальтийского на английский; качество на иных языковых парах не заявлено. Приведённые BLEU-оценки относятся к указанным тестовым наборам и не гарантируют качество для всех текстов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: mt
target languages: en
OPUS readme: mt-en
dataset: opus
model: transformer-align
pre-processing: normalization + SentencePiece
download original weights: opus-2020-01-16.zip
test set translations: opus-2020-01-16.test.txt
test set scores: opus-2020-01-16.eval.txt
| testset | BLEU | chr-F |
|---|---|---|
| JW300.mt.en | 49.0 | 0.655 |
| Tatoeba.mt.en | 53.3 | 0.685 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…