/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
50,1 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-ase-sv
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

translate-ase-sv

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная MarianMT-модель для перевода с американского жестового языка (ase) на шведский.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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

WindyTranslate/translate-ase-sv — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и дообученная на параллельных корпусах на основе Helsinki-NLP/opus-mt-ase-sv. Это модель архитектуры MarianMT с 50,1 млн параметров; LoRA-дообучение объединено с базовыми весами. Репозиторий содержит сборку Transformers в формате safetensors, а нативный контекст составляет 512 токенов.

Модель предназначена для перевода с ase (американского жестового языка) на шведский. Она поддерживает одно направление перевода и может использоваться в сценариях, где нужно преобразовать текстовое представление ase в текст на шведском. Лицензия — Apache-2.0.

Качество модели пока не оценивалось бенчмарками. Изменение весов подтверждает происхождение производной модели, но само по себе не свидетельствует о качестве перевода; пригодность результата следует проверять на целевых данных.

Сценарии применения

  • Перевод текстов на ase на шведский язык
  • Преобразование параллельных данных ase—шведский для локализации
  • Черновой перевод текстового представления американского жестового языка на шведский

Ограничения

Поддерживается только направление ase → шведский; бенчмарки качества не проводились. Модель принимает текстовое представление ase и сама по себе не распознаёт жесты из видео или изображения.

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

translate-ase-sv

Part of the Windstorm Labs open model catalogue. Scores, licence and attribution for every model: https://windytranslate.com/models/translate-ase-sv

Machine translation model, ase to sv, published by Windstorm Labs.

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-ase-sv, licensed apache-2.0. Windstorm Labs did not train the original model. This notice provides the attribution the licence requires.

What was changed

The weights in this repository have been modified from the original. A LoRA fine-tune trained on parallel corpus data and merged into the base weights.

Methodwindy-hallmark
Tensors modified36 of 254
Max absolute weight delta7.171e-05
Verifiedtensor-by-tensor against the upstream original, 2026-07-26

The comparison is tensor-level rather than file-level: safetensors and PyTorch .bin containers hash differently even when the tensors inside are identical, so a file-hash mismatch would prove nothing.

Contents

A single transformers build in safetensors format, loadable directly:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ase-sv")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ase-sv")

batch = tok(["<your text here>"], return_tensors="pt", padding=True)
print(tok.batch_decode(model.generate(**batch), skip_special_tokens=True))

Other builds of this pair, including CTranslate2 INT8, are not included in this repository.

Limitations

  • A single language direction: ase to sv.
  • Not yet scored. No quality benchmark has been run on this model yet. The weights are verified to differ from the original; that is a statement about provenance, not about translation quality.
  • Quality is not monotonic with model size or with the amount of fine-tuning applied.

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
32e582c

0 моделей