/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Опубликована
1 июл 2022

Ссылки

Hugging Face

finetuned-mt5-small-10epoch

Lvxue
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная на WMT16 модель MT5-small для перевода текстов между румынским и английским языками.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 2022

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Lvxue/finetuned-mt5-small-10epoch — дообученная модель машинного перевода на базе google/mt5-small, созданная для перевода между румынским и английским языками. Модель использует архитектуру MT5ForConditionalGeneration и содержит 157,4 млн параметров.

Модель обучена на наборе данных WMT16 ro-en; для оценочной выборки указано значение loss 1,7274. Она принимает текст и генерирует перевод. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • перевод текста с румынского на английский
  • перевод текста с английского на румынский
  • машинный перевод фраз и предложений между румынским и английским

Ограничения

Карточка приводит только значение loss 1,7274 для оценочной выборки и не описывает другие ограничения или результаты качества.

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 710моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuned-mt5-small-10epoch

This model is a fine-tuned version of google/mt5-small on the wmt16 ro-en dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.7274

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: 5e-05
  • train_batch_size: 48
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.20.1
  • Pytorch 1.12.0+cu102
  • Datasets 2.3.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0e0e10f

0 моделей

    Создать бенчмарк