/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-en-ilo
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2026

translate-en-ilo

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель Windstorm Labs переводит текст с английского на илокано.

16скачиваний 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

Windstorm Labs опубликовала компактную модель машинного перевода с английского на илокано. Это модифицированная версия Helsinki-NLP/opus-mt-en-ilo на архитектуре MarianMT: веса 72 из 254 тензоров подверглись документированному числовому преобразованию с максимальным абсолютным изменением 5,253 × 10⁻⁷. Модель содержит 54,7 млн параметров, работает через Transformers и сохранена в формате safetensors; заявленная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текста с английского на илокано. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev она получила chrF++ 52,25 и BLEU 23,50; авторы называют этот результат скрининговой оценкой, а не результатом публикационного уровня. Поддерживается только направление en → ilo. Лицензия — Apache-2.0; модель основана на Helsinki-NLP/opus-mt-en-ilo.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на илокано
  • черновой перевод коротких сообщений с английского на илокано
  • локализация англоязычных материалов для носителей илокано

Ограничения

Модель поддерживает только перевод с английского на илокано. Опубликованная оценка основана на 48 предложениях и является скрининговой, поэтому не характеризует качество на широком наборе текстов.

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-en-ilo

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

Machine translation model, en to ilo, published by Windstorm Labs.

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-en-ilo, 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 deliberate, documented and reproducible numerical transformation applied to the base weights. It is not a training run and is not described as one.

Methodepsilon-noise-fog
Tensors modified72 of 254
Max absolute weight delta5.253e-07
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-en-ilo")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-en-ilo")

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.

Evaluation

BenchmarkchrF++BLEUBand
FLORES-200 dev, 48 sentences (English → Ilocano)52.2523.50Good

Measured 2026-08-04; screening score, not a publication result. Bands: Excellent ≥60, Good 45–60, Usable 30–45, Limited 15–30, Not recommended <15 (chrF++).

Limitations

  • A single language direction: en to ilo.
  • The evaluation above is a 48-sentence screening score, not a publication result. The weights are verified to differ from the original; that is a statement about provenance.
  • 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
e2decb7

0 моделей