/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
333 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
m2m100_418M
Опубликована
2 июн 2024

m2m100-lg-to-en-v2

Языковая модель3 профессии

Дообученная M2M100 для перевода текста с языка lg на английский.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июн 2024

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

MubarakB/m2m100-lg-to-en-v2 — дообученная модель семейства M2M100 на базе facebook/m2m100_418M, предназначенная для перевода текста с языка lg на английский. Это плотная encoder-decoder модель класса M2M100ForConditionalGeneration с 332,5 млн параметров и контекстом до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT.

Карточка сообщает о дообучении на датасете, обозначенном как None, и приводит значение loss 11,5952 на оценочном наборе. Подробностей о данных и ограничениях применения нет, поэтому качество перевода по этой оценке судить нельзя.

Сценарии применения

  • Перевод текстов с языка lg на английский
  • Перевод коротких сообщений с языка lg на английский
  • Черновой перевод документов с языка lg на английский

Ограничения

Датасет обучения обозначен как None, а подробное описание модели и её ограничений отсутствует. Приведённый loss без контекста и методики оценки не позволяет оценить качество перевода.

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

m2m100-lg-to-en-v2

This model is a fine-tuned version of facebook/m2m100_418M on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 11.5952

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: 1e-08
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
12.38041.011912.6272
12.3892.023812.5538
12.34863.035712.4810
12.32394.047612.4177
12.28285.059512.1366
12.09866.071412.0700
12.07337.083312.0214
12.07468.095211.9687
12.03779.0107111.9397
12.016310.0119011.9031
11.9511.0130911.8120
11.930312.0142811.7297
11.867313.0154711.6198
11.811714.0166611.5958
11.791515.0178511.5952

Framework versions

  • Transformers 4.41.1
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3bec57a

0 моделей