/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Опубликована
2 мая 2026

nllb-mongolian

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная на монгольских данных модель для перевода текстов между монгольским и английским языками.

307скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 мая 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

Tsengel-mn/nllb-mongolian — дообученная модель перевода на основе дистиллированной NLLB-200 от Meta, предназначенная для перевода между монгольским и английским языками. По карточке, дообучение на монгольских параллельных корпусах улучшило обработку грамматики, порядка слов SOV, кириллической монгольской лексики и контекста в разговорных и технических текстах.

Модель использует архитектуру M2M100ForConditionalGeneration и содержит около 463,7 млн параметров. Она принимает текст и выдаёт перевод; заявленный контекст — до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель рассчитана на перевод текстов общего, разговорного и технического характера между монгольским и английским. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Качество вне этой языковой пары и пределы применения для конкретных узких областей в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • перевод с монгольского на английский
  • перевод с английского на монгольский
  • перевод разговорных текстов между монгольским и английским
  • перевод технических текстов между монгольским и английским

Ограничения

В карточке заявлена специализация на паре монгольский—английский; качество для других языков и узкоспециализированных областей не подтверждено. Максимальный заявленный контекст — 1024 токена.

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-200 Mongolian Fine-tuned

This model is a fine-tuned version of Meta's NLLB-200 (No Language Left Behind) distilled model, specifically optimized for high-quality Mongolian ↔ English translation.

📖 Model Description

NLLB-200 is a multilingual model capable of translating across 200+ languages. This specific checkpoint has been further fine-tuned on curated Mongolian datasets to improve:

  • Grammar & Syntax: Better handling of Mongolian's SOV (Subject-Object-Verb) structure.
  • Vocabulary: Improved subword tokenization for Cyrillic Mongolian.
  • Contextual Accuracy: More natural translations for conversational and technical text.

🚀 Usage

You can use this model directly with the Hugging Face transformers library:

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = "your-username/nllb-mongolian"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

text = "Сайн байна уу? Таны ажил төрөл сайн уу?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

translated_tokens = model.generate(
    **inputs, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["eng_Latn"], max_length=128
)
print(tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0])

📊 Training Data

The model was fine-tuned on a combination of:

  • Publicly available Mongolian-English parallel corpora.
  • Custom datasets collected from local translations.

⚖️ License

This model is licensed under the Apache License 2.0. You are free to use, modify, and distribute this model, including for commercial purposes, provided you include the original license and copyright notice.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f2ed822

0 моделей