/ Модель

Характеристики

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

opus-mt-mul-en

ПереводТекст → текст7 профессий

Многоязычная модель Marian от Helsinki-NLP переводит текст с широкого набора языков на английский.

43 994скачиваний за 30 дней89лайковвеса 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 разработала OPUS-MT mul-en — модель машинного перевода с архитектурой Transformer на базе Marian. Она переводит текст с множества исходных языков на английский; в карточке перечислены сотни языковых вариантов, включая русский, испанский, французский, китайский и японский. Модель содержит 58 млн параметров, использует нормализацию и SentencePiece с словарями по 32 тыс. токенов, а длина контекста составляет 512 токенов.

Модель предназначена для перевода отдельных текстов и многоязычных потоков на английский. В README приведены тестовые оценки BLEU и chr-F для нескольких языковых пар; качество зависит от исходного языка и домена. Модель принимает и генерирует текст, не предназначена для других модальностей. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод русскоязычных текстов на английский
  • перевод пользовательских сообщений с разных языков на английский
  • перевод коротких документов и фрагментов текста
  • автоматический перевод многоязычных текстовых потоков на английский

Ограничения

Модель переводит только в направлении с исходного языка на английский, а её контекст ограничен 512 токенами. Качество различается между языками и предметными областями.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mul-eng

  • source group: Multiple languages

  • target group: English

  • OPUS readme: mul-eng

  • model: transformer

  • source language(s): abk acm ady afb afh_Latn afr akl_Latn aln amh ang_Latn apc ara arg arq ary arz asm ast avk_Latn awa aze_Latn bak bam_Latn bel bel_Latn ben bho bod bos_Latn bre brx brx_Latn bul bul_Latn cat ceb ces cha che chr chv cjy_Hans cjy_Hant cmn cmn_Hans cmn_Hant cor cos crh crh_Latn csb_Latn cym dan deu dsb dtp dws_Latn egl ell enm_Latn epo est eus ewe ext fao fij fin fkv_Latn fra frm_Latn frr fry fuc fuv gan gcf_Latn gil gla gle glg glv gom gos got_Goth grc_Grek grn gsw guj hat hau_Latn haw heb hif_Latn hil hin hnj_Latn hoc hoc_Latn hrv hsb hun hye iba ibo ido ido_Latn ike_Latn ile_Latn ilo ina_Latn ind isl ita izh jav jav_Java jbo jbo_Cyrl jbo_Latn jdt_Cyrl jpn kab kal kan kat kaz_Cyrl kaz_Latn kek_Latn kha khm khm_Latn kin kir_Cyrl kjh kpv krl ksh kum kur_Arab kur_Latn lad lad_Latn lao lat_Latn lav ldn_Latn lfn_Cyrl lfn_Latn lij lin lit liv_Latn lkt lld_Latn lmo ltg ltz lug lzh lzh_Hans mad mah mai mal mar max_Latn mdf mfe mhr mic min mkd mlg mlt mnw moh mon mri mwl mww mya myv nan nau nav nds niu nld nno nob nob_Hebr nog non_Latn nov_Latn npi nya oci ori orv_Cyrl oss ota_Arab ota_Latn pag pan_Guru pap pau pdc pes pes_Latn pes_Thaa pms pnb pol por ppl_Latn prg_Latn pus quc qya qya_Latn rap rif_Latn roh rom ron rue run rus sag sah san_Deva scn sco sgs shs_Latn shy_Latn sin sjn_Latn slv sma sme smo sna snd_Arab som spa sqi srp_Cyrl srp_Latn stq sun swe swg swh tah tam tat tat_Arab tat_Latn tel tet tgk_Cyrl tha tir tlh_Latn tly_Latn tmw_Latn toi_Latn ton tpw_Latn tso tuk tuk_Latn tur tvl tyv tzl tzl_Latn udm uig_Arab uig_Cyrl ukr umb urd uzb_Cyrl uzb_Latn vec vie vie_Hani vol_Latn vro war wln wol wuu xal xho yid yor yue yue_Hans yue_Hant zho zho_Hans zho_Hant zlm_Latn zsm_Latn zul zza

  • target language(s): eng

  • model: transformer

  • pre-processing: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • download original weights: opus2m-2020-08-01.zip

  • test set translations: opus2m-2020-08-01.test.txt

  • test set scores: opus2m-2020-08-01.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
newsdev2014-hineng.hin.eng8.50.341
newsdev2015-enfi-fineng.fin.eng16.80.441
newsdev2016-enro-roneng.ron.eng31.30.580
newsdev2016-entr-tureng.tur.eng16.40.422
newsdev2017-enlv-laveng.lav.eng21.30.502
newsdev2017-enzh-zhoeng.zho.eng12.70.409
newsdev2018-enet-esteng.est.eng19.80.467
newsdev2019-engu-gujeng.guj.eng13.30.385
newsdev2019-enlt-liteng.lit.eng19.90.482
newsdiscussdev2015-enfr-fraeng.fra.eng26.70.520
newsdiscusstest2015-enfr-fraeng.fra.eng29.80.541
newssyscomb2009-ceseng.ces.eng21.10.487
newssyscomb2009-deueng.deu.eng22.60.499
newssyscomb2009-fraeng.fra.eng25.80.530
newssyscomb2009-huneng.hun.eng15.10.430
newssyscomb2009-itaeng.ita.eng29.40.555
newssyscomb2009-spaeng.spa.eng26.10.534
news-test2008-deueng.deu.eng21.60.491
news-test2008-fraeng.fra.eng22.30.502
news-test2008-spaeng.spa.eng23.60.514
newstest2009-ceseng.ces.eng19.80.480
newstest2009-deueng.deu.eng20.90.487
newstest2009-fraeng.fra.eng25.00.523
newstest2009-huneng.hun.eng14.70.425
newstest2009-itaeng.ita.eng27.60.542
newstest2009-spaeng.spa.eng25.70.530
newstest2010-ceseng.ces.eng20.60.491
newstest2010-deueng.deu.eng23.40.517
newstest2010-fraeng.fra.eng26.10.537
newstest2010-spaeng.spa.eng29.10.561
newstest2011-ceseng.ces.eng21.00.489
newstest2011-deueng.deu.eng21.30.494
newstest2011-fraeng.fra.eng26.80.546
newstest2011-spaeng.spa.eng28.20.549
newstest2012-ceseng.ces.eng20.50.485
newstest2012-deueng.deu.eng22.30.503
newstest2012-fraeng.fra.eng27.50.545
newstest2012-ruseng.rus.eng26.60.532
newstest2012-spaeng.spa.eng30.30.567
newstest2013-ceseng.ces.eng22.50.498
newstest2013-deueng.deu.eng25.00.518
newstest2013-fraeng.fra.eng27.40.537
newstest2013-ruseng.rus.eng21.60.484
newstest2013-spaeng.spa.eng28.40.555
newstest2014-csen-ceseng.ces.eng24.00.517
newstest2014-deen-deueng.deu.eng24.10.511
newstest2014-fren-fraeng.fra.eng29.10.563
newstest2014-hien-hineng.hin.eng14.00.414
newstest2014-ruen-ruseng.rus.eng24.00.521
newstest2015-encs-ceseng.ces.eng21.90.481
newstest2015-ende-deueng.deu.eng25.50.519
newstest2015-enfi-fineng.fin.eng17.40.441
newstest2015-enru-ruseng.rus.eng22.40.494
newstest2016-encs-ceseng.ces.eng23.00.500
newstest2016-ende-deueng.deu.eng30.10.560
newstest2016-enfi-fineng.fin.eng18.50.461
newstest2016-enro-roneng.ron.eng29.60.562
newstest2016-enru-ruseng.rus.eng22.00.495
newstest2016-entr-tureng.tur.eng14.80.415
newstest2017-encs-ceseng.ces.eng20.20.475
newstest2017-ende-deueng.deu.eng26.00.523
newstest2017-enfi-fineng.fin.eng19.60.465
newstest2017-enlv-laveng.lav.eng16.20.454
newstest2017-enru-ruseng.rus.eng24.20.510
newstest2017-entr-tureng.tur.eng15.00.412
newstest2017-enzh-zhoeng.zho.eng13.70.412
newstest2018-encs-ceseng.ces.eng21.20.486
newstest2018-ende-deueng.deu.eng31.50.564
newstest2018-enet-esteng.est.eng19.70.473
newstest2018-enfi-fineng.fin.eng15.10.418
newstest2018-enru-ruseng.rus.eng21.30.490
newstest2018-entr-tureng.tur.eng15.40.421
newstest2018-enzh-zhoeng.zho.eng12.90.408
newstest2019-deen-deueng.deu.eng27.00.529
newstest2019-fien-fineng.fin.eng17.20.438
newstest2019-guen-gujeng.guj.eng9.00.342
newstest2019-lten-liteng.lit.eng22.60.512
newstest2019-ruen-ruseng.rus.eng24.10.503
newstest2019-zhen-zhoeng.zho.eng13.90.427
newstestB2016-enfi-fineng.fin.eng15.20.428
newstestB2017-enfi-fineng.fin.eng16.80.442
newstestB2017-fien-fineng.fin.eng16.80.442
Tatoeba-test.abk-eng.abk.eng2.40.190
Tatoeba-test.ady-eng.ady.eng1.10.111
Tatoeba-test.afh-eng.afh.eng1.70.108
Tatoeba-test.afr-eng.afr.eng53.00.672
Tatoeba-test.akl-eng.akl.eng5.90.239
Tatoeba-test.amh-eng.amh.eng25.60.464
Tatoeba-test.ang-eng.ang.eng11.70.289
Tatoeba-test.ara-eng.ara.eng26.40.443
Tatoeba-test.arg-eng.arg.eng35.90.473
Tatoeba-test.asm-eng.asm.eng19.80.365
Tatoeba-test.ast-eng.ast.eng31.80.467
Tatoeba-test.avk-eng.avk.eng0.40.119
Tatoeba-test.awa-eng.awa.eng9.70.271
Tatoeba-test.aze-eng.aze.eng37.00.542
Tatoeba-test.bak-eng.bak.eng13.90.395
Tatoeba-test.bam-eng.bam.eng2.20.094
Tatoeba-test.bel-eng.bel.eng36.80.549
Tatoeba-test.ben-eng.ben.eng39.70.546
Tatoeba-test.bho-eng.bho.eng33.60.540
Tatoeba-test.bod-eng.bod.eng1.10.147
Tatoeba-test.bre-eng.bre.eng14.20.303
Tatoeba-test.brx-eng.brx.eng1.70.130
Tatoeba-test.bul-eng.bul.eng46.00.621
Tatoeba-test.cat-eng.cat.eng46.60.636
Tatoeba-test.ceb-eng.ceb.eng17.40.347
Tatoeba-test.ces-eng.ces.eng41.30.586
Tatoeba-test.cha-eng.cha.eng7.90.232
Tatoeba-test.che-eng.che.eng0.70.104
Tatoeba-test.chm-eng.chm.eng7.30.261
Tatoeba-test.chr-eng.chr.eng8.80.244
Tatoeba-test.chv-eng.chv.eng11.00.319
Tatoeba-test.cor-eng.cor.eng5.40.204
Tatoeba-test.cos-eng.cos.eng58.20.643
Tatoeba-test.crh-eng.crh.eng26.30.399
Tatoeba-test.csb-eng.csb.eng18.80.389
Tatoeba-test.cym-eng.cym.eng23.40.407
Tatoeba-test.dan-eng.dan.eng50.50.659
Tatoeba-test.deu-eng.deu.eng39.60.579
Tatoeba-test.dsb-eng.dsb.eng24.30.449
Tatoeba-test.dtp-eng.dtp.eng1.00.149
Tatoeba-test.dws-eng.dws.eng1.60.061
Tatoeba-test.egl-eng.egl.eng7.60.236
Tatoeba-test.ell-eng.ell.eng55.40.682
Tatoeba-test.enm-eng.enm.eng28.00.489
Tatoeba-test.epo-eng.epo.eng41.80.591
Tatoeba-test.est-eng.est.eng41.50.581
Tatoeba-test.eus-eng.eus.eng37.80.557
Tatoeba-test.ewe-eng.ewe.eng10.70.262
Tatoeba-test.ext-eng.ext.eng25.50.405
Tatoeba-test.fao-eng.fao.eng28.70.469
Tatoeba-test.fas-eng.fas.eng7.50.281
Tatoeba-test.fij-eng.fij.eng24.20.320
Tatoeba-test.fin-eng.fin.eng35.80.534
Tatoeba-test.fkv-eng.fkv.eng15.50.434
Tatoeba-test.fra-eng.fra.eng45.10.618
Tatoeba-test.frm-eng.frm.eng29.60.427
Tatoeba-test.frr-eng.frr.eng5.50.138
Tatoeba-test.fry-eng.fry.eng25.30.455
Tatoeba-test.ful-eng.ful.eng1.10.127
Tatoeba-test.gcf-eng.gcf.eng16.00.315
Tatoeba-test.gil-eng.gil.eng46.70.587
Tatoeba-test.gla-eng.gla.eng20.20.358
Tatoeba-test.gle-eng.gle.eng43.90.592
Tatoeba-test.glg-eng.glg.eng45.10.623
Tatoeba-test.glv-eng.glv.eng3.30.119
Tatoeba-test.gos-eng.gos.eng20.10.364
Tatoeba-test.got-eng.got.eng0.10.041
Tatoeba-test.grc-eng.grc.eng2.10.137
Tatoeba-test.grn-eng.grn.eng1.70.152
Tatoeba-test.gsw-eng.gsw.eng18.20.334
Tatoeba-test.guj-eng.guj.eng21.70.373
Tatoeba-test.hat-eng.hat.eng34.50.502
Tatoeba-test.hau-eng.hau.eng10.50.295
Tatoeba-test.haw-eng.haw.eng2.80.160
Tatoeba-test.hbs-eng.hbs.eng46.70.623
Tatoeba-test.heb-eng.heb.eng33.00.492
Tatoeba-test.hif-eng.hif.eng17.00.391
Tatoeba-test.hil-eng.hil.eng16.00.339
Tatoeba-test.hin-eng.hin.eng36.40.533
Tatoeba-test.hmn-eng.hmn.eng0.40.131
Tatoeba-test.hoc-eng.hoc.eng0.70.132
Tatoeba-test.hsb-eng.hsb.eng41.90.551
Tatoeba-test.hun-eng.hun.eng33.20.510
Tatoeba-test.hye-eng.hye.eng32.20.487
Tatoeba-test.iba-eng.iba.eng9.40.278
Tatoeba-test.ibo-eng.ibo.eng5.80.200
Tatoeba-test.ido-eng.ido.eng31.70.503
Tatoeba-test.iku-eng.iku.eng9.10.164
Tatoeba-test.ile-eng.ile.eng42.20.595
Tatoeba-test.ilo-eng.ilo.eng29.70.485
Tatoeba-test.ina-eng.ina.eng42.10.607
Tatoeba-test.isl-eng.isl.eng35.70.527
Tatoeba-test.ita-eng.ita.eng54.80.686
Tatoeba-test.izh-eng.izh.eng28.30.526
Tatoeba-test.jav-eng.jav.eng10.00.282
Tatoeba-test.jbo-eng.jbo.eng0.30.115
Tatoeba-test.jdt-eng.jdt.eng5.30.140
Tatoeba-test.jpn-eng.jpn.eng18.80.387
Tatoeba-test.kab-eng.kab.eng3.90.205
Tatoeba-test.kal-eng.kal.eng16.90.329
Tatoeba-test.kan-eng.kan.eng16.20.374
Tatoeba-test.kat-eng.kat.eng31.10.493
Tatoeba-test.kaz-eng.kaz.eng24.50.437
Tatoeba-test.kek-eng.kek.eng7.40.192
Tatoeba-test.kha-eng.kha.eng1.00.154
Tatoeba-test.khm-eng.khm.eng12.20.290
Tatoeba-test.kin-eng.kin.eng22.50.355
Tatoeba-test.kir-eng.kir.eng27.20.470
Tatoeba-test.kjh-eng.kjh.eng2.10.129
Tatoeba-test.kok-eng.kok.eng4.50.259
Tatoeba-test.kom-eng.kom.eng1.40.099
Tatoeba-test.krl-eng.krl.eng26.10.387
Tatoeba-test.ksh-eng.ksh.eng5.50.256
Tatoeba-test.kum-eng.kum.eng9.30.288
Tatoeba-test.kur-eng.kur.eng9.60.208
Tatoeba-test.lad-eng.lad.eng30.10.475
Tatoeba-test.lah-eng.lah.eng11.60.284
Tatoeba-test.lao-eng.lao.eng4.50.214
Tatoeba-test.lat-eng.lat.eng21.50.402
Tatoeba-test.lav-eng.lav.eng40.20.577
Tatoeba-test.ldn-eng.ldn.eng0.80.115
Tatoeba-test.lfn-eng.lfn.eng23.00.433
Tatoeba-test.lij-eng.lij.eng9.30.287
Tatoeba-test.lin-eng.lin.eng2.40.196
Tatoeba-test.lit-eng.lit.eng44.00.597
Tatoeba-test.liv-eng.liv.eng1.60.115
Tatoeba-test.lkt-eng.lkt.eng2.00.113
Tatoeba-test.lld-eng.lld.eng18.30.312
Tatoeba-test.lmo-eng.lmo.eng25.40.395
Tatoeba-test.ltz-eng.ltz.eng35.90.509
Tatoeba-test.lug-eng.lug.eng5.10.357
Tatoeba-test.mad-eng.mad.eng2.80.123
Tatoeba-test.mah-eng.mah.eng5.70.175
Tatoeba-test.mai-eng.mai.eng56.30.703
Tatoeba-test.mal-eng.mal.eng37.50.534
Tatoeba-test.mar-eng.mar.eng22.80.470
Tatoeba-test.mdf-eng.mdf.eng2.00.110
Tatoeba-test.mfe-eng.mfe.eng59.20.764
Tatoeba-test.mic-eng.mic.eng9.00.199
Tatoeba-test.mkd-eng.mkd.eng44.30.593
Tatoeba-test.mlg-eng.mlg.eng31.90.424
Tatoeba-test.mlt-eng.mlt.eng38.60.540
Tatoeba-test.mnw-eng.mnw.eng2.50.101
Tatoeba-test.moh-eng.moh.eng0.30.110
Tatoeba-test.mon-eng.mon.eng13.50.334
Tatoeba-test.mri-eng.mri.eng8.50.260
Tatoeba-test.msa-eng.msa.eng33.90.520
Tatoeba-test.multi.eng34.70.518
Tatoeba-test.mwl-eng.mwl.eng37.40.630
Tatoeba-test.mya-eng.mya.eng15.50.335
Tatoeba-test.myv-eng.myv.eng0.80.118
Tatoeba-test.nau-eng.nau.eng9.00.186
Tatoeba-test.nav-eng.nav.eng1.30.144
Tatoeba-test.nds-eng.nds.eng30.70.495
Tatoeba-test.nep-eng.nep.eng3.50.168
Tatoeba-test.niu-eng.niu.eng42.70.492
Tatoeba-test.nld-eng.nld.eng47.90.640
Tatoeba-test.nog-eng.nog.eng12.70.284
Tatoeba-test.non-eng.non.eng43.80.586
Tatoeba-test.nor-eng.nor.eng45.50.619
Tatoeba-test.nov-eng.nov.eng26.90.472
Tatoeba-test.nya-eng.nya.eng33.20.456
Tatoeba-test.oci-eng.oci.eng17.90.370
Tatoeba-test.ori-eng.ori.eng14.60.305
Tatoeba-test.orv-eng.orv.eng11.00.283
Tatoeba-test.oss-eng.oss.eng4.10.211
Tatoeba-test.ota-eng.ota.eng4.10.216
Tatoeba-test.pag-eng.pag.eng24.30.468
Tatoeba-test.pan-eng.pan.eng16.40.358
Tatoeba-test.pap-eng.pap.eng53.20.628
Tatoeba-test.pau-eng.pau.eng3.70.173
Tatoeba-test.pdc-eng.pdc.eng45.30.569
Tatoeba-test.pms-eng.pms.eng14.00.345
Tatoeba-test.pol-eng.pol.eng41.70.588
Tatoeba-test.por-eng.por.eng51.40.669
Tatoeba-test.ppl-eng.ppl.eng0.40.134
Tatoeba-test.prg-eng.prg.eng4.10.198
Tatoeba-test.pus-eng.pus.eng6.70.233
Tatoeba-test.quc-eng.quc.eng3.50.091
Tatoeba-test.qya-eng.qya.eng0.20.090
Tatoeba-test.rap-eng.rap.eng17.50.230
Tatoeba-test.rif-eng.rif.eng4.20.164
Tatoeba-test.roh-eng.roh.eng24.60.464
Tatoeba-test.rom-eng.rom.eng3.40.212
Tatoeba-test.ron-eng.ron.eng45.20.620
Tatoeba-test.rue-eng.rue.eng21.40.390
Tatoeba-test.run-eng.run.eng24.50.392
Tatoeba-test.rus-eng.rus.eng42.70.591
Tatoeba-test.sag-eng.sag.eng3.40.187
Tatoeba-test.sah-eng.sah.eng5.00.177
Tatoeba-test.san-eng.san.eng2.00.172
Tatoeba-test.scn-eng.scn.eng35.80.410
Tatoeba-test.sco-eng.sco.eng34.60.520
Tatoeba-test.sgs-eng.sgs.eng21.80.299
Tatoeba-test.shs-eng.shs.eng1.80.122
Tatoeba-test.shy-eng.shy.eng1.40.104
Tatoeba-test.sin-eng.sin.eng20.60.429
Tatoeba-test.sjn-eng.sjn.eng1.20.095
Tatoeba-test.slv-eng.slv.eng37.00.545
Tatoeba-test.sma-eng.sma.eng4.40.147
Tatoeba-test.sme-eng.sme.eng8.90.229
Tatoeba-test.smo-eng.smo.eng37.70.483
Tatoeba-test.sna-eng.sna.eng18.00.359
Tatoeba-test.snd-eng.snd.eng28.10.444
Tatoeba-test.som-eng.som.eng23.60.472
Tatoeba-test.spa-eng.spa.eng47.90.645
Tatoeba-test.sqi-eng.sqi.eng46.90.634
Tatoeba-test.stq-eng.stq.eng8.10.379
Tatoeba-test.sun-eng.sun.eng23.80.369
Tatoeba-test.swa-eng.swa.eng6.50.193
Tatoeba-test.swe-eng.swe.eng51.40.655
Tatoeba-test.swg-eng.swg.eng18.50.342
Tatoeba-test.tah-eng.tah.eng25.60.249
Tatoeba-test.tam-eng.tam.eng29.10.437
Tatoeba-test.tat-eng.tat.eng12.90.327
Tatoeba-test.tel-eng.tel.eng21.20.386
Tatoeba-test.tet-eng.tet.eng9.20.215
Tatoeba-test.tgk-eng.tgk.eng12.70.374
Tatoeba-test.tha-eng.tha.eng36.30.531
Tatoeba-test.tir-eng.tir.eng9.10.267
Tatoeba-test.tlh-eng.tlh.eng0.20.084
Tatoeba-test.tly-eng.tly.eng2.10.128
Tatoeba-test.toi-eng.toi.eng5.30.150
Tatoeba-test.ton-eng.ton.eng39.50.473
Tatoeba-test.tpw-eng.tpw.eng1.50.160
Tatoeba-test.tso-eng.tso.eng44.70.526
Tatoeba-test.tuk-eng.tuk.eng18.60.401
Tatoeba-test.tur-eng.tur.eng40.50.573
Tatoeba-test.tvl-eng.tvl.eng55.00.593
Tatoeba-test.tyv-eng.tyv.eng19.10.477
Tatoeba-test.tzl-eng.tzl.eng17.70.333
Tatoeba-test.udm-eng.udm.eng3.40.217
Tatoeba-test.uig-eng.uig.eng11.40.289
Tatoeba-test.ukr-eng.ukr.eng43.10.595
Tatoeba-test.umb-eng.umb.eng9.20.260
Tatoeba-test.urd-eng.urd.eng23.20.426
Tatoeba-test.uzb-eng.uzb.eng19.00.342
Tatoeba-test.vec-eng.vec.eng41.10.409
Tatoeba-test.vie-eng.vie.eng30.60.481
Tatoeba-test.vol-eng.vol.eng1.80.143
Tatoeba-test.war-eng.war.eng15.90.352
Tatoeba-test.wln-eng.wln.eng12.60.291
Tatoeba-test.wol-eng.wol.eng4.40.138
Tatoeba-test.xal-eng.xal.eng0.90.153
Tatoeba-test.xho-eng.xho.eng35.40.513
Tatoeba-test.yid-eng.yid.eng19.40.387
Tatoeba-test.yor-eng.yor.eng19.30.327
Tatoeba-test.zho-eng.zho.eng25.80.448
Tatoeba-test.zul-eng.zul.eng40.90.567
Tatoeba-test.zza-eng.zza.eng1.60.125

System Info:

  • hf_name: mul-eng

  • source_languages: mul

  • target_languages: eng

  • opus_readme_url: https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/mul-eng/README.md

  • original_repo: Tatoeba-Challenge

  • tags: ['translation']

  • languages: ['ca', 'es', 'os', 'eo', 'ro', 'fy', 'cy', 'is', 'lb', 'su', 'an', 'sq', 'fr', 'ht', 'rm', 'cv', 'ig', 'am', 'eu', 'tr', 'ps', 'af', 'ny', 'ch', 'uk', 'sl', 'lt', 'tk', 'sg', 'ar', 'lg', 'bg', 'be', 'ka', 'gd', 'ja', 'si', 'br', 'mh', 'km', 'th', 'ty', 'rw', 'te', 'mk', 'or', 'wo', 'kl', 'mr', 'ru', 'yo', 'hu', 'fo', 'zh', 'ti', 'co', 'ee', 'oc', 'sn', 'mt', 'ts', 'pl', 'gl', 'nb', 'bn', 'tt', 'bo', 'lo', 'id', 'gn', 'nv', 'hy', 'kn', 'to', 'io', 'so', 'vi', 'da', 'fj', 'gv', 'sm', 'nl', 'mi', 'pt', 'hi', 'se', 'as', 'ta', 'et', 'kw', 'ga', 'sv', 'ln', 'na', 'mn', 'gu', 'wa', 'lv', 'jv', 'el', 'my', 'ba', 'it', 'hr', 'ur', 'ce', 'nn', 'fi', 'mg', 'rn', 'xh', 'ab', 'de', 'cs', 'he', 'zu', 'yi', 'ml', 'mul', 'en']

  • src_constituents: {'sjn_Latn', 'cat', 'nan', 'spa', 'ile_Latn', 'pap', 'mwl', 'uzb_Latn', 'mww', 'hil', 'lij', 'avk_Latn', 'lad_Latn', 'lat_Latn', 'bos_Latn', 'oss', 'epo', 'ron', 'fry', 'cym', 'toi_Latn', 'awa', 'swg', 'zsm_Latn', 'zho_Hant', 'gcf_Latn', 'uzb_Cyrl', 'isl', 'lfn_Latn', 'shs_Latn', 'nov_Latn', 'bho', 'ltz', 'lzh', 'kur_Latn', 'sun', 'arg', 'pes_Thaa', 'sqi', 'uig_Arab', 'csb_Latn', 'fra', 'hat', 'liv_Latn', 'non_Latn', 'sco', 'cmn_Hans', 'pnb', 'roh', 'chv', 'ibo', 'bul_Latn', 'amh', 'lfn_Cyrl', 'eus', 'fkv_Latn', 'tur', 'pus', 'afr', 'brx_Latn', 'nya', 'acm', 'ota_Latn', 'cha', 'ukr', 'xal', 'slv', 'lit', 'zho_Hans', 'tmw_Latn', 'kjh', 'ota_Arab', 'war', 'tuk', 'sag', 'myv', 'hsb', 'lzh_Hans', 'ara', 'tly_Latn', 'lug', 'brx', 'bul', 'bel', 'vol_Latn', 'kat', 'gan', 'got_Goth', 'vro', 'ext', 'afh_Latn', 'gla', 'jpn', 'udm', 'mai', 'ary', 'sin', 'tvl', 'hif_Latn', 'cjy_Hant', 'bre', 'ceb', 'mah', 'nob_Hebr', 'crh_Latn', 'prg_Latn', 'khm', 'ang_Latn', 'tha', 'tah', 'tzl', 'aln', 'kin', 'tel', 'ady', 'mkd', 'ori', 'wol', 'aze_Latn', 'jbo', 'niu', 'kal', 'mar', 'vie_Hani', 'arz', 'yue', 'kha', 'san_Deva', 'jbo_Latn', 'gos', 'hau_Latn', 'rus', 'quc', 'cmn', 'yor', 'hun', 'uig_Cyrl', 'fao', 'mnw', 'zho', 'orv_Cyrl', 'iba', 'bel_Latn', 'tir', 'afb', 'crh', 'mic', 'cos', 'swh', 'sah', 'krl', 'ewe', 'apc', 'zza', 'chr', 'grc_Grek', 'tpw_Latn', 'oci', 'mfe', 'sna', 'kir_Cyrl', 'tat_Latn', 'gom', 'ido_Latn', 'sgs', 'pau', 'tgk_Cyrl', 'nog', 'mlt', 'pdc', 'tso', 'srp_Cyrl', 'pol', 'ast', 'glg', 'pms', 'fuc', 'nob', 'qya', 'ben', 'tat', 'kab', 'min', 'srp_Latn', 'wuu', 'dtp', 'jbo_Cyrl', 'tet', 'bod', 'yue_Hans', 'zlm_Latn', 'lao', 'ind', 'grn', 'nav', 'kaz_Cyrl', 'rom', 'hye', 'kan', 'ton', 'ido', 'mhr', 'scn', 'som', 'rif_Latn', 'vie', 'enm_Latn', 'lmo', 'npi', 'pes', 'dan', 'fij', 'ina_Latn', 'cjy_Hans', 'jdt_Cyrl', 'gsw', 'glv', 'khm_Latn', 'smo', 'umb', 'sma', 'gil', 'nld', 'snd_Arab', 'arq', 'mri', 'kur_Arab', 'por', 'hin', 'shy_Latn', 'sme', 'rap', 'tyv', 'dsb', 'moh', 'asm', 'lad', 'yue_Hant', 'kpv', 'tam', 'est', 'frm_Latn', 'hoc_Latn', 'bam_Latn', 'kek_Latn', 'ksh', 'tlh_Latn', 'ltg', 'pan_Guru', 'hnj_Latn', 'cor', 'gle', 'swe', 'lin', 'qya_Latn', 'kum', 'mad', 'cmn_Hant', 'fuv', 'nau', 'mon', 'akl_Latn', 'guj', 'kaz_Latn', 'wln', 'tuk_Latn', 'jav_Java', 'lav', 'jav', 'ell', 'frr', 'mya', 'bak', 'rue', 'ita', 'hrv', 'izh', 'ilo', 'dws_Latn', 'urd', 'stq', 'tat_Arab', 'haw', 'che', 'pag', 'nno', 'fin', 'mlg', 'ppl_Latn', 'run', 'xho', 'abk', 'deu', 'hoc', 'lkt', 'lld_Latn', 'tzl_Latn', 'mdf', 'ike_Latn', 'ces', 'ldn_Latn', 'egl', 'heb', 'vec', 'zul', 'max_Latn', 'pes_Latn', 'yid', 'mal', 'nds'}

  • tgt_constituents: {'eng'}

  • src_multilingual: True

  • tgt_multilingual: False

  • prepro: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

  • url_model: https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/mul-eng/opus2m-2020-08-01.zip

  • url_test_set: https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/mul-eng/opus2m-2020-08-01.test.txt

  • src_alpha3: mul

  • tgt_alpha3: eng

  • short_pair: mul-en

  • chrF2_score: 0.518

  • bleu: 34.7

  • brevity_penalty: 1.0

  • ref_len: 72346.0

  • src_name: Multiple languages

  • tgt_name: English

  • train_date: 2020-08-01

  • src_alpha2: mul

  • tgt_alpha2: en

  • prefer_old: False

  • long_pair: mul-eng

  • helsinki_git_sha: 480fcbe0ee1bf4774bcbe6226ad9f58e63f6c535

  • transformers_git_sha: 2207e5d8cb224e954a7cba69fa4ac2309e9ff30b

  • port_machine: brutasse

  • port_time: 2020-08-21-14:41

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
848eae0

0 моделей