/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
53,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-sm-en

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с самоанского языка на английский.

259скачиваний 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

opus-mt-sm-en — модель машинного перевода из семейства OPUS-MT, разработанного Helsinki-NLP. Она переводит текст с самоанского языка (sm) на английский (en) и предназначена для перевода отдельных фраз и текстов. Модель построена на архитектуре Transformer-align с обработкой текста через нормализацию и SentencePiece; число параметров — 53,3 млн, контекст — до 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и TensorFlow.

Для направления sm→en в README приведён результат BLEU 36,1 и chr-F 0,520 на тестовом наборе JW300.sm.en. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод самоанских фраз на английский
  • перевод самоанских документов и сообщений
  • подготовка англоязычных версий самоанских текстов

Ограничения

Модель предназначена для перевода только с самоанского на английский. Приведённая оценка относится к тестовому набору JW300.sm.en и не гарантирует качество на других текстах.

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
865d12a

0 моделей