NLLB-200 Distilled (600M) Baseline (tur_Latn -> eng_Latn)
Official fine-tuned baseline checkpoint of facebook/nllb-200-distilled-600M for COLING 2027.
- Dataset: OPUS-100 (tur_Latn -> eng_Latn, 100K pairs)
- Best Metric: Best validation BLEU
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 464 млн
- Архитектура
- m2m_100 · dense
- Опубликована
- 1 сен 2026
Ссылки
nllb-200-distilled-600M-tr-en
ПереводТекст → текст
Дообученная модель NLLB-200 для перевода текста с турецкого на английский, предназначенная для машинного перевода и экспериментальных сравнений.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 2026
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
NIRVLab подготовила дообученную модель перевода на базе facebook/nllb-200-distilled-600M для перевода с турецкого языка на английский. Чекпойнт обучен на 100 тысячах пар турецких и английских предложений из OPUS-100 и предназначен как базовая модель для экспериментов COLING 2027.
Модель построена на архитектуре M2M100 и содержит 463,7 млн параметров. Она принимает текст на турецком языке и генерирует текст на английском; заявленная длина контекста — 1024 токена. В карточке указан лучший результат на валидации по метрике BLEU, но числовое значение не приведено. Модель распространяется в формате PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- Перевод турецких предложений на английский
- Перевод турецких текстов для последующей редакторской проверки
- Создание англоязычных версий турецких материалов
- Оценка качества перевода турецкий—английский по BLEU
- Эксперименты с базовой моделью машинного перевода
Ограничения
Модель адаптирована к направлению tur_Latn → eng_Latn и обучена на датасете OPUS-100; качество для других языковых пар не заявлено. Числовое значение лучшего BLEU и лицензия не приведены в доступных данных.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- M2M100ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d198595