/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Опубликована
2 мар 2022

translation-mt5-small-128-en-hu

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель на базе mT5-small переводит предварительно токенизированный английский текст на венгерский.

52скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены31 янв 2023

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

NYTK разработала модель машинного перевода на базе mT5-small, дообученную для перевода с английского на венгерский язык на подкорпусах OPUS объёмом около 56,8 млн сегментов. Модель использует архитектуру mT5 и содержит 157,4 млн параметров; формат весов — PyTorch.

Модель предназначена для перевода английских текстов на венгерский. Для входа требуется текст, предварительно токенизированный с помощью HuSpaCy; в README указаны ограничения длины источника и результата по 128 токенов. В приведённом сравнении модель получила BLEU 27,69.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатель BLEU относится к оценке из карточки и не гарантирует аналогичное качество на других текстах и тематиках.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на венгерский
  • черновой перевод англоязычных документов для венгероязычной аудитории
  • пакетный перевод сегментов англо-венгерских текстов

Ограничения

Входной текст должен быть предварительно токенизирован с помощью HuSpaCy; длины источника и результата ограничены 128 токенами. Оценка BLEU 27,69 приведена для конкретного сравнения и не гарантирует такое же качество на иных данных.

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

mT5 Translation model

For further models, scripts and details, see our repository or our demo site.

  • Source language: English

  • Target language: Hungarian

  • Pretrained model used: mT5-small

  • Finetuned on subcorpora from OPUS

    • Segments: 56.837.602
  • prefix: "translate English to Hungarian: "

Limitations

  • tokenized input text (tokenizer: HuSpaCy)
  • max_source_length = 128
  • max_target_length = 128

Results

ModelBLEUchrF-3chrF-6
Google en-hu25.3054.0849.06
BART36.8960.7756.4
mT527.6953.7348.57

Citation

If you use this model, please cite the following paper:


@inproceedings {laki-yang-mt,
    title = {{Jobban fordítunk magyarra, mint a Google!}},
	booktitle = {XVIII. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia},
	year = {2022},
	publisher = {Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Intézet},
	address = {Szeged, Magyarország},
	author = {Laki, László and Yang, Zijian Győző},
	pages = {357--372}
}

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
e835a7f

0 моделей