Модель OPUS-MT переводит текст с оромо на английский для автоматического перевода фраз и документов.
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-om-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с языка оромо (om) на английский (en) и обучена на данных OPUS с архитектурой Transformer, нормализацией текста и токенизацией SentencePiece. Модель построена на MarianMT, содержит 55,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов.
Модель подходит для перевода текстов и фраз с оромо на английский. В карточке приведён результат BLEU 27,3 на тестовом наборе JW300.om.en. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.
Модель переводит только с оромо на английский; указанный в карточке BLEU на тестовом наборе JW300.om.en составляет 27,3.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
source languages: om
target languages: en
OPUS readme: om-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.om.en | 27.3 | 0.448 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…