/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
184 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

arat5-arabic-dialects-translation

PRAli22
ПереводТекст → текст4 профессии

Модель T5 для преобразования текстов на арабских диалектах в современный стандартный арабский язык.

19скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены1 мар 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

PRAli22/arat5-arabic-dialects-translation — модель семейства T5, разработанная PRAli22 и обученная с нуля для преобразования арабских диалектов в современный стандартный арабский язык (MSA). Она подходит для нормализации диалектных текстов и перевода пользовательских сообщений на MSA. Модель содержит 183,7 млн параметров и доступна в форматах Safetensors и TensorFlow; для работы используется библиотека Transformers.

Обучение проводилось на наборе данных PRAli22/Arabic_dialects_to_MSA. Карточка не приводит результатов оценки или подробностей о поддерживаемых диалектах и ограничениях качества. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Нормализация сообщений на арабских диалектах в MSA
  • Преобразование диалектных текстов для поиска и анализа
  • Подготовка пользовательских сообщений на MSA для последующей обработки
  • Перевод диалектных фраз на стандартный арабский

Ограничения

В карточке нет результатов оценки, перечня поддерживаемых диалектов или описания ограничений качества.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

arat5-arabic-dialects-translation

This model was trained from scratch on arabic dilects dataset to MSA. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

  • optimizer: None
  • training_precision: float32

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • TensorFlow 2.14.0
  • 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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
d5d550a

0 моделей

    Создать бенчмарк