/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
57,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-ru-ar

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с русского языка на арабский для задач машинного перевода.

168скачиваний 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-ru-ar — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанная Helsinki-NLP. Она переводит текст с русского языка на арабский; архитектура — Transformer на базе MarianMT, размер — 57,2 млн параметров. Для выбора целевого варианта арабского перед предложением требуется языковой токен вида `>>id<<`; модель применяет нормализацию и токенизацию SentencePiece с словарями по 32 тыс. токенов. Метаданные указывают контекст до 512 токенов и форматы PyTorch и TensorFlow.

Модель подходит для перевода предложений и текстовых фрагментов с русского на арабский в приложениях и рабочих процессах локализации. В карточке приведён результат BLEU 16,6 на Tatoeba-test.rus.ara; фактическое качество зависит от текста и целевого варианта арабского. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод русских предложений на арабский
  • перевод пользовательских сообщений с русского на арабский
  • подготовка арабских версий русскоязычных текстов
  • локализация коротких текстов с русского на арабский

Ограничения

Для выбора целевого варианта арабского требуется добавить перед текстом языковой токен в формате `>>id<<`. В карточке приведён BLEU 16,6 на тестовом наборе Tatoeba; результат может различаться для других текстов и вариантов арабского.

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

rus-ara

  • source group: Russian

  • target group: Arabic

  • OPUS readme: rus-ara

  • model: transformer

  • source language(s): rus

  • target language(s): apc ara arz

  • model: transformer

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

  • a sentence initial language token is required in the form of >>id<< (id = valid target language ID)

  • download original weights: opus-2020-07-03.zip

  • test set translations: opus-2020-07-03.test.txt

  • test set scores: opus-2020-07-03.eval.txt

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.rus.ara16.60.486

System Info:

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
c762978

0 моделей