/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
T-lite-instruct-0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2024

OmniLing-V1-8b-experimental

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель на 7,5 млрд параметров для перевода текстов между русским и английским языками.

20скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены8 июн 2025

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

OmniLing-V1-8b-experimental — диалоговая модель на базе Llama, созданная SlerpE и secretmoon для перевода между русским и английским языками. Она дообучена на AnatoliiPotapov/T-lite-instruct-0.1 с использованием данных, сгенерированных более сильной моделью, и поддерживает формат чата.

Модель предназначена для перевода художественных текстов, наборов данных, пользовательских сообщений и описаний в направлениях русский → английский и английский → русский. В карточке указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Для перевода рекомендуется низкая температура 0,1–0,3 и нейтральная системная инструкция.

В опубликованном небольшом тесте художественных переводов модель получила оценки 8,0 за точность, 7,3 за стилистическое соответствие и 8,3 за грамотность; это сравнение основано на десяти итерациях с Gemini 1.5 Pro Experimental в роли судьи и не гарантирует сопоставимого качества на других текстах. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • перевод художественного текста с английского на русский
  • перевод пользовательских сообщений с русского на английский
  • перевод описаний и документации между русским и английским
  • перевод русско-английских наборов данных

Ограничения

Качество перевода оценивалось на небольшом тесте художественного текста, поэтому результаты не гарантируют качество на других типах данных. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает 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

Это экспериментальный релиз, созданный исключительно в исследовательских целях! К сожалению, стабильная работа не гарантируется

Model overview

OmniLing - модель, созданная для переводов между русским и английским языком (пары RU->EN, EN->RU). Эта модель является тонкой настройкой AnatoliiPotapov/T-lite-instruct-0.1. Она находится на одном уровне с крупнейшими проприетарными моделями и может быть использована для качественного перевода художественных текстов, датасетов, сообщений пользователей, описаний и т.п При обучении были использованы собственноручно сгенерированные данные от более сильной модели.

Prompt Template - Llama 3 Instruct

<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
You are helpful AI assistant<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
Translate this text from English to Russian:\n\n{text}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Recommended settings

Очень рекомендуется использовать низкую температуру T=(0.1-0.3)

Не указывайте в system prompt задачу перевести этот текст, там должно быть что-то нейтральное (e.g You are a helpful AI assistant). Указывайте сообщение в user message (см. Prompt Template), модель была обучена именно под такой формат.

Benchmark Results

Оценка проводилась в течение 10-ти итераций, где моделям предлагалось перевести небольшой литературный текст с английского на русский. В качестве модели-судьи выступала Gemini 1.5 pro experimental

AVG:

КритерийClaude Sonnet 3.5Gemini 1.5 pro experimentGemini 1.5 Flash 8bGPT4o miniGemma 27bMistral Nemo 12BOmniLing-V1-8b
Точность9.18.67.47.77.67.08.0
Стилистическое соответствие8.48.17.07.26.86.37.3
Языковая грамотность9.38.97.98.27.67.08.3
Передача культурных особенностей9.48.98.48.38.37.58.7
Сохранение литературных приемов8.37.97.06.96.76.27.1
Ритм и благозвучие8.37.97.07.27.06.57.3
Сохранение атмосферы9.08.57.57.97.67.07.9
Адекватность перевода идиом и фразеологизмов9.18.67.77.97.77.08.0
Сохранение характеров персонажей9.18.98.38.58.27.38.4
Целостность и связность текста9.39.08.28.58.17.48.4
ИТОГО88.785.476.777.675.470.780.1

Полные итоги: https://huggingface.co/WoonaAI/OmniLing-1-8b/blob/main/ENG-RUS-Translation%20simple%20benchmark%20(full).md

Только таблицы всех итераций: https://huggingface.co/WoonaAI/OmniLing-1-8b/blob/main/ENG-RUS-Translation%20simple%20benchmark%20(only%20tables).md

Inference

Example of using model through Transformers library:

Authors

Made by SlerpE and secretmoon

License

This model is released under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. If you want to use this model in your commercial product, contact with us.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
295e398

0 моделей