/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
95,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bart · dense
Опубликована
14 ноя 2022

bart-base-finetuned-en-to-ro

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на WMT16 модель BART для перевода текста с английского на румынский.

182скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 фев 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

Payoto/bart-base-finetuned-en-to-ro — дообученная Payoto модель facebook/bart-base для преобразования текста с английского на румынский. Она основана на архитектуре BART, содержит 95,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Модель обучалась на наборе WMT16; в карточке указана оценка loss 1,9824 на проверочной выборке.

Модель подходит для перевода предложений и документов с английского на румынский. Доступна в форматах PyTorch и safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке нет подробных сведений о качестве перевода на реальных данных или ограничениях применимости.

Сценарии применения

  • перевод предложений с английского на румынский
  • перевод коротких документов с английского на румынский
  • создание чернового перевода англоязычных материалов

Ограничения

В карточке приведена только оценка loss 1,9824, без подробных результатов качества перевода. Назначение модели ограничено направлением английский → румынский.

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

bart-base-finetuned-en-to-ro

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-base on the wmt16 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9824

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: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: IPU
  • gradient_accumulation_steps: 128
  • total_train_batch_size: 512
  • total_eval_batch_size: 24
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • training precision: Mixed Precision

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.41531.011921.9824

Framework versions

  • Transformers 4.20.1
  • Pytorch 1.10.0+cpu
  • Datasets 2.7.1
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PipelinedBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
1807d63

0 моделей