/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
2 мар 2022

opus-mt-uk-ru

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель OPUS-MT переводит текст с украинского языка на русский.

962скачиваний за 30 дней1лайквеса 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-uk-ru — модель машинного перевода проекта OPUS-MT для перевода с украинского на русский язык. Она разработана Helsinki-NLP на архитектуре Transformer-align и представлена в формате MarianMT; число параметров — 54,7 млн, библиотека — Transformers. Веса проекта OPUS датированы 17 июня 2020 года.

Модель принимает украинский текст и выдаёт перевод на русский. Для обработки текста используются нормализация и SentencePiece с словарями по 32 тысячи токенов. В карточке приведён результат BLEU 69,2 и chr-F 0,826 на Tatoeba-test.ukr.rus; эти показатели относятся к указанному тестовому набору. Контекст модели — до 512 токенов. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод украинских текстов на русский
  • перевод сообщений и переписки с украинского
  • черновой перевод украинских документов
  • локализация коротких украинских текстов для русскоязычной аудитории

Ограничения

Ограничение контекста — 512 токенов; длинные материалы может потребоваться разбивать на фрагменты. Приведённые BLEU и chr-F получены на одном тестовом наборе и не гарантируют качество для всех типов 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

ukr-rus

Benchmarks

testsetBLEUchr-F
Tatoeba-test.ukr.rus69.20.826

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
d3571bd

0 моделей