/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-nl-sv

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит тексты с нидерландского языка на шведский.

100скачиваний 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-nl-sv — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT на архитектуре Marian Transformer. Она переводит текст с нидерландского языка на шведский; для предобработки используются нормализация и SentencePiece. Модель содержит 54,2 млн параметров и имеет контекст длиной до 512 токенов.

Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов между нидерландским и шведским. В README приведены результаты на тестовом наборе GlobalVoices.nl.sv: BLEU 25,0 и chr-F 0,518. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод нидерландских фраз на шведский
  • перевод новостных текстов с нидерландского на шведский
  • перевод пользовательских сообщений с нидерландского на шведский

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В README приведены метрики только для одного тестового набора, поэтому они 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

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
1f55015

0 моделей