Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 38,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: t5-small
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

latin_english_translation_model

Kankanaghosh

Языковая модель3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных модель T5-small для перевода между латинским и английским языками.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Kankanaghosh/latin_english_translation_model — дообученная модель семейства T5, созданная на основе t5-small. Она предназначена для перевода между латинским и английским языками. Модель содержит 38,5 млн параметров, работает с текстом и использует архитектуру T5ForConditionalGeneration; максимальная длина контекста составляет 512 токенов.

В карточке приведены результаты оценки: BLEU 0,7023 и loss 3,4405, однако набор данных и подробности оценки не описаны. Модель загружена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет ограничения и рекомендуемые сценарии применения.

Сценарии применения

перевод текстов с латыни на английский
перевод текстов с английского на латынь

Ограничения

Данные обучения и подробности оценки не раскрыты; приведённые метрики не позволяют судить о качестве на разных жанрах и типах текстов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

latin_english_translation_model

This model is a fine-tuned version of t5-small on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 3.4405
Bleu: 0.7023
Gen Len: 19.6134

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
3.7732	1.0	6209	3.5141	0.5865	19.642
3.6717	2.0	12418	3.4405	0.7023	19.6134

Framework versions

Transformers 4.47.1
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: b339412