/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-roa-en

ПереводТекст → текст4 профессии

Модель OPUS-MT переводит тексты с романских языков на английский.

5 244скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-roa-en — модель машинного перевода из проекта OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Это трансформер MarianMT примерно на 58,4 млн параметров, обученный переводить тексты с набора романских языков на английский. Поддерживаются, среди прочих, французский, испанский, португальский, итальянский, румынский, каталанский, галисийский и окситанский, а также региональные языки и разновидности; вход нормализуется и токенизируется SentencePiece. Контекст модели — до 512 токенов.

Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов с романских языков на английский. В карточке приведены результаты оценки на тестовых наборах, включая BLEU и chr-F; качество зависит от языка, жанра и длины текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод французского текста на английский
  • перевод испанских и португальских текстов на английский
  • перевод итальянского и румынского текста на английский
  • перевод текстов с каталанского, галисийского и окситанского на английский
  • перевод коротких фраз и предложений с региональных романских языков на английский

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество может различаться между поддерживаемыми языками и жанрами текста.

Для каких профессий подходит4

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

roa-eng

  • source group: Romance languages

  • target group: English

  • OPUS readme: roa-eng

  • model: transformer

  • source language(s): arg ast cat cos egl ext fra frm_Latn gcf_Latn glg hat ind ita lad lad_Latn lij lld_Latn lmo max_Latn mfe min mwl oci pap pms por roh ron scn spa tmw_Latn vec wln zlm_Latn zsm_Latn

  • 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
newsdev2016-enro-roneng.ron.eng37.10.631
newsdiscussdev2015-enfr-fraeng.fra.eng31.60.564
newsdiscusstest2015-enfr-fraeng.fra.eng36.10.592
newssyscomb2009-fraeng.fra.eng29.30.563
newssyscomb2009-itaeng.ita.eng33.10.589
newssyscomb2009-spaeng.spa.eng29.20.562
news-test2008-fraeng.fra.eng25.20.533
news-test2008-spaeng.spa.eng26.60.542
newstest2009-fraeng.fra.eng28.60.557
newstest2009-itaeng.ita.eng32.00.580
newstest2009-spaeng.spa.eng28.90.559
newstest2010-fraeng.fra.eng29.90.573
newstest2010-spaeng.spa.eng33.30.596
newstest2011-fraeng.fra.eng31.20.585
newstest2011-spaeng.spa.eng32.30.584
newstest2012-fraeng.fra.eng31.30.580
newstest2012-spaeng.spa.eng35.30.606
newstest2013-fraeng.fra.eng31.90.575
newstest2013-spaeng.spa.eng32.80.592
newstest2014-fren-fraeng.fra.eng34.60.611
newstest2016-enro-roneng.ron.eng35.80.614
Tatoeba-test.arg-eng.arg.eng38.70.512
Tatoeba-test.ast-eng.ast.eng35.20.520
Tatoeba-test.cat-eng.cat.eng54.90.703
Tatoeba-test.cos-eng.cos.eng68.10.666
Tatoeba-test.egl-eng.egl.eng6.70.209
Tatoeba-test.ext-eng.ext.eng24.20.427
Tatoeba-test.fra-eng.fra.eng53.90.691
Tatoeba-test.frm-eng.frm.eng25.70.423
Tatoeba-test.gcf-eng.gcf.eng14.80.288
Tatoeba-test.glg-eng.glg.eng54.60.703
Tatoeba-test.hat-eng.hat.eng37.00.540
Tatoeba-test.ita-eng.ita.eng64.80.768
Tatoeba-test.lad-eng.lad.eng21.70.452
Tatoeba-test.lij-eng.lij.eng11.20.299
Tatoeba-test.lld-eng.lld.eng10.80.273
Tatoeba-test.lmo-eng.lmo.eng5.80.260
Tatoeba-test.mfe-eng.mfe.eng63.10.819
Tatoeba-test.msa-eng.msa.eng40.90.592
Tatoeba-test.multi.eng54.90.697
Tatoeba-test.mwl-eng.mwl.eng44.60.674
Tatoeba-test.oci-eng.oci.eng20.50.404
Tatoeba-test.pap-eng.pap.eng56.20.669
Tatoeba-test.pms-eng.pms.eng10.30.324
Tatoeba-test.por-eng.por.eng59.70.738
Tatoeba-test.roh-eng.roh.eng14.80.378
Tatoeba-test.ron-eng.ron.eng55.20.703
Tatoeba-test.scn-eng.scn.eng10.20.259
Tatoeba-test.spa-eng.spa.eng56.20.714
Tatoeba-test.vec-eng.vec.eng13.80.317
Tatoeba-test.wln-eng.wln.eng17.30.323

System Info:

  • hf_name: roa-eng

  • source_languages: roa

  • target_languages: eng

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

  • original_repo: Tatoeba-Challenge

  • tags: ['translation']

  • languages: ['it', 'ca', 'rm', 'es', 'ro', 'gl', 'co', 'wa', 'pt', 'oc', 'an', 'id', 'fr', 'ht', 'roa', 'en']

  • src_constituents: {'ita', 'cat', 'roh', 'spa', 'pap', 'lmo', 'mwl', 'lij', 'lad_Latn', 'ext', 'ron', 'ast', 'glg', 'pms', 'zsm_Latn', 'gcf_Latn', 'lld_Latn', 'min', 'tmw_Latn', 'cos', 'wln', 'zlm_Latn', 'por', 'egl', 'oci', 'vec', 'arg', 'ind', 'fra', 'hat', 'lad', 'max_Latn', 'frm_Latn', 'scn', 'mfe'}

  • tgt_constituents: {'eng'}

  • src_multilingual: True

  • tgt_multilingual: False

  • prepro: normalization + SentencePiece (spm32k,spm32k)

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

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

  • src_alpha3: roa

  • tgt_alpha3: eng

  • short_pair: roa-en

  • chrF2_score: 0.6970000000000001

  • bleu: 54.9

  • brevity_penalty: 0.9790000000000001

  • ref_len: 74762.0

  • src_name: Romance languages

  • tgt_name: English

  • train_date: 2020-08-01

  • src_alpha2: roa

  • tgt_alpha2: en

  • prefer_old: False

  • long_pair: roa-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
c26705d

0 моделей