/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Архитектура
mbart · dense
Базовая модель
mbart-large-50-many-to-many-mmt
Опубликована
9 ноя 2023

mbart_VietnameseToEnglish

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная модель mBART-50 для перевода текста с вьетнамского на английский.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 ноя 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

NghiemAbe/mbart_VietnameseToEnglish — модель машинного перевода, созданная дообучением mBART-50 разработчиком NghiemAbe. Она предназначена для перевода с вьетнамского на английский. Модель имеет архитектуру MBartForConditionalGeneration, содержит около 457,4 млн параметров и принимает последовательности длиной до 1024 токенов.

В карточке указаны результаты оценки: BLEU 27,9659 и loss 1,3869; набор данных описан в метаданных как NghiemAbe/translation-vietnamese-english. Модель опубликована в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • перевод вьетнамских фраз на английский
  • перевод вьетнамских документов на английский
  • машинный перевод пользовательских сообщений с вьетнамского на английский

Ограничения

Модель настроена на перевод с вьетнамского на английский, поэтому её не следует считать универсальной для других языковых направлений. В карточке не приведены подробные сведения об ограничениях, лицензии и условиях использования.

Для каких профессий подходит4

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

mbart_VietnameseToEnglish_30k

This model is a fine-tuned version of facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3869
  • Bleu: 27.9659
  • Gen Len: 33.42

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: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleuGen Len
1.10331.037501.386927.965933.42

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
895d6bd

0 моделей