/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
163 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-tc-big-en-ar
Библиотека
transformers
Опубликована
3 янв 2025

masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная MarianMT-модель для перевода с английского на египетский диалект арабского.

148скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены27 янв 2025

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

NAMAA-Space/masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9 — дообученная модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, созданная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ar. Она переводит текст с английского языка на египетский диалект арабского. По данным карточки, обучение проводилось на более чем 150 тысячах примеров и свыше 10 миллионов токенов; для запуска указан Transformers pipeline с задачей translation. Размер модели — 163,4 млн параметров, контекст — до 1024 токенов.

Модель предназначена для перевода английских фраз на египетский арабский, включая повседневные запросы и диалоги. В README сообщается о значении loss 1,2957 на оценочной выборке и втором месте в рейтинге переводчиков египетского диалекта после gpt-4o; методика и условия этих сравнений не описаны, поэтому результаты не гарантируют качество на других текстах. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • Перевод повседневных фраз с английского на египетский арабский
  • Локализация коротких сообщений и пользовательских запросов для египетской аудитории
  • Перевод диалоговых реплик и бытовых вопросов на египетский диалект

Ограничения

Карточка содержит только ограниченные сведения об оценке, а условия и методика сравнения с другими моделями не описаны. Назначение указано для перевода с английского на египетский диалект; качество на иных направлениях и типах текста не подтверждено.

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

NAMAA-Space/masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ar. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2957

Model description

This model is finetuned on Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ar for English to Egyptian dialect translations. It was trained on more than 150,000 rows with more than 10 Million tokens

Usage

from transformers import pipeline

modelName = "NAMAA-Space/masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9"
translator = pipeline("translation", model=modelName)
output = translator("Where is the nearest pharmacy")

print(output[0]['translation_text'])

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.1+cu121
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.15.1

Benchmarks

image/png

Citation


If you use NAMAA-Space/masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9, please cite it as follows:

@article{namaa_01_2025,
    title={Masrawy English to Egyptian Translator},
    url={https://huggingface.co/NAMAA-Space/masrawy-english-to-egyptian-arabic-translator-v2.9},
    publisher={NAMAA},
    author={NAMAA Team},
    year={2025}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
f6bf142

0 моделей