/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bart · dense
Опубликована
29 июл 2023

Erya4FT

ПереводТекст → текст3 профессии

Erya4FT — дообученная модель RUCAIBox для перевода древнекитайских текстов на современный китайский язык.

160скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены3 авг 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

Erya4FT — модель RUCAIBox на архитектуре BART, дообученная на собственном датасете на основе Erya. Она предназначена для перевода древнекитайского текста на современный китайский язык.

Модель содержит 152,6 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст. Карточка показывает использование через Transformers с классом CPTForConditionalGeneration. Нативная длина контекста — 1024 токена. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Её основная специализация — перевод древнекитайского на современный китайский. Данных о качестве на других направлениях перевода или о дополнительных возможностях карточка не приводит.

Сценарии применения

  • перевод древнекитайских текстов на современный китайский

Ограничения

Карточка описывает специализацию на переводе древнекитайского на современный китайский и не подтверждает пригодность для других языковых пар или задач.

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

Model Description

Erya4FT is based on Erya and further fine-tuned on our Dataset, enhancing the ability to translate ancient Chinese into Modern Chinese.

Example

>>> from transformers import BertTokenizer, CPTForConditionalGeneration

>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/Erya4FT")
>>> model = CPTForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/Erya4FT")

>>> input_ids = tokenizer("竖子不足与谋。", return_tensors='pt')
>>> input_ids.pop("token_type_ids")

>>> pred_ids = model.generate(max_new_tokens=256, **input_ids)
>>> print(tokenizer.batch_decode(pred_ids, skip_special_tokens=True))
    ['这 小 子 不 值 得 与 他 商 量 。']

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CPTForConditionalGeneration
Ревизия весов
528d958

0 моделей