/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-en-fr
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

Opus_kde4_eng_frnch_translation

Prience91
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Marian для перевода текстов с английского на французский.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июл 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.

  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

Opus_kde4_eng_frnch_translation — модель машинного перевода на архитектуре Marian, созданная дообучением Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr. Она предназначена для перевода текстов с английского на французский; в README указана оценка BLEU 52,8379 на наборе для оценки, но датасет и условия измерения не описаны. Модель работает с текстом и имеет контекст длиной до 512 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод коротких текстов с английского на французский
  • перевод предложений и сообщений
  • черновой перевод англоязычных материалов на французский

Ограничения

Датасет дообучения и условия оценки BLEU не описаны, поэтому приведённый результат трудно сопоставить с другими моделями. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

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 710моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Opus_kde4_eng_frnch_translation

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.7907
  • Model Preparation Time: 0.0
  • Bleu: 52.8379

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: 32
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.14.1
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
ba57a34

0 моделей

    Создать бенчмарк