/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
nllb-200-distilled-1.3B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 мар 2025

nllb-tatoeba-gos-nld-v1

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная на Tatoeba модель переводит простые предложения с нидерландского на гранингский язык.

37скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 сен 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.

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

Это экспериментальная версия модели перевода с нидерландского языка на гранингский (Gronings), созданная Tom9358 дообучением NLLB-200 Distilled 1.3B на парах предложений из Tatoeba. Модель построена на архитектуре M2M100 и рассчитана на перевод отдельных текстовых предложений; максимальный контекст составляет 1024 токена.

Автор отмечает, что модель обычно приемлемо переводит простые тексты с нидерландского на гранингский, но плохо справляется со словами, которых не было в обучающих данных. Качество этой ранней beta-версии оценено автором ограниченно, без уверенных заявлений об общей точности; README также сообщает, что версия superseded by v2. Для использования требуется добавить специальный языковой токен Gronings при инициализации токенизатора. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, допускающая использование с указанием авторства и запрещающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • перевод простых фраз с нидерландского на гранингский
  • черновой перевод предложений для изучения гранингского
  • эксперименты с машинным переводом малоресурсных языков

Ограничения

Качество проверено ограниченно: модель лучше справляется с простыми текстами, а незнакомая обучающим данным лексика вызывает затруднения; автор обозначает её как раннюю beta-версию, заменённую v2. Для работы нужно добавить токен языка Gronings в токенизатор; лицензия запрещает коммерческое использование.

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

NLLB Tatoeba finetune Gronings - Dutch v1 - superseded by v2

Moi!

This is a finetuned NLLB model for Gronings (gos) trained on sentence pairs from Tatoeba. Consider this an early beta release!

Quality / evaluation

The github repo contains some BLEU and ChrF score plots, but I haven't thoroughly investigated the performance by means of them and am hesitant to claim any particular general translation performance for this version. Fortunately, I am a linguist and speaker of Gronings so I could carry out evaluation by expert's eyeball. The model generally produces acceptable Gronings when the input language is Dutch and the language is basic. It does not handle vocabulary that does not appear in its training data very well, though. I consider this interesting enough for a public PoC, so I decided to publish. It is certainly possible to create a better model by means of (synthetic) data addition and hyperparameter optimization. I have not employed backtranslation either yet.

Updates

Update 10 September 2025: I've updated the code to the latest version of transformers so that it can immediately be used by anyone without any tokenizer black magic needed. Also about 500 more parallel nld-gos sentences were added to the training data. Only the additional Gronings language token needs to be added to the tokenizer at initialization, then everything should work.

Update 21 November 2025: I added another ~450 sentences and shortened training a little bit to avoid overfitting.

Update 28 November 2025: Add another ~90 sentences. Upon further inspection, and inspired by https://www.youtube.com/watch?v=z64a7USuGX0 I decided to train for much longer, and this version seems to perform quite a bit better than the previous.

Update 16 January 2026: Add a few hundred more sentences and allow longer sentences in training loop (at the cost of longer training time).

Update 10 September 2026: I added hundreds more sentences and uploaded a final version. I will continue to work on this project, but under a new model page. The new model has a more advanced approach including synthetic data and can be found at https://huggingface.co/Tom9358/nllb-gos-nld-v2/.

Links

The new and improved model can be found at https://huggingface.co/Tom9358/nllb-gos-nld-v2/

See https://github.com/tom9358/nllb-tryout for everything (code, more documentation and references) except the model weights and Tatoeba training data.

Check out the dedicated Huggingface space to try out the model! Find it here: https://huggingface.co/spaces/Tom9358/gos_gronings_translate

I once made a demo version on google colab as well. It is now deprecated and unmaintained, but you can check it out here: https://colab.research.google.com/drive/1b5dn3VT4fvOBKly1CIx4Qwo59GDM1H-M

Don't hesitate to contact me if anything comes up! Easiest way might be a github issue ;)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
95914f6

0 моделей