/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
nllb-200-distilled-600M
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2026

mobtranslate-anindilyakwa-v1

ПереводТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель на базе NLLB для перевода с английского на анindilyakwa в библейском домене, качество которой не прошло автоматическую проверку.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 авг 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

Anindilyakwa experimental scripture-domain baseline v0.2.0 — модель перевода, созданная на основе facebook/nllb-200-distilled-600M и дообученная для направления с английского языка на анindilyakwa. Она использует архитектуру M2M100 с 463,7 млн параметров, библиотеку Transformers и формат safetensors; длина контекста — 1024 токена. Модель предназначена для экспериментального вывода, аудита воспроизводимости и анализа деградации в ограниченном библейском домене.

Автоматическая оценка качества провалена: в тестах лексики, фиксированных фраз и естественных предложений точных совпадений с эталоном не было, а все проверенные ответы вызвали флаг высокой повторяемости. Поэтому модель не подходит для надёжного перевода, обучения языку или замены компетентного носителя. Выпуск обозначен как экспериментальный публичный предварительный просмотр; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства и запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • аудит воспроизводимости обучения переводу на анindilyakwa
  • экспериментальный вывод для анализа ошибок перевода библейских текстов
  • исследование повторяемости ответов в модели перевода с английского на анindilyakwa

Ограничения

Автоматическая оценка качества провалена: ни один из тестовых ответов не совпал с эталоном, и все ответы вызвали флаг высокой повторяемости. Модель не следует использовать для надёжного перевода, обучения языку, медицинских, юридических, церемониальных или образовательных решений; каждое предсказание требует проверки.

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

Anindilyakwa experimental scripture-domain baseline v0.2.0

This is a Traditional-Owner-authorized public experimental research preview with a failed automatic quality evaluation. It is not a reliable or fluent Anindilyakwa translator. Its purpose is to make the existing reproducible baseline available for transparent testing while preserving the evidence of its limitations.

Release decision

  • Public model release: authorized by direct self-attested Traditional Owner direction
  • Hugging Face Space inference: public experimental preview
  • MobTranslate homepage inference: public experimental preview
  • Public dataset: not created
  • Qualified fluent-language review: 0 of 938 required role decisions complete
  • Independent blind or escrowed final test: not present

The operator attested that they are a Traditional Owner, directed public publication, confirmed that all permissions were obtained, and accepted responsibility for the program. Identity and underlying permission documents were not independently verified by the agent. This direction authorizes publication; it does not establish linguistic quality or representative free-form competence.

Training identity

ItemValue
Runanindilyakwa-private-baseline-20260809-a1
Basefacebook/nllb-200-distilled-600M at f8d333a098d19b4fd9a8b18f94170487ad3f821d
DirectionEnglish (eng_Latn) to Anindilyakwa (aoi_Latn)
Target controlaoi_Latn, token ID 256204
Training rows3,477
Development rows643
Optimizer updates330
Presentations10,584 across all 3,477 training rows
Best development checkpointstep 330, chrF2 7.7615
Model manifest SHA-2567f570ac7b30d6005ab9cec77f60a72f9e66845ae27d373e3c05ae45f7fee5337
Merged weight SHA-256d8d5d1a17976838cf15435e97b4ae882e9e1c128cd0ce515cb42fe863ab2cbc6

The corpus is a benchmark-filtered scripture-domain research edition. It is not representative of unrestricted conversation or general translation.

Mechanical verification

The training mechanism passed its reproducibility checks:

  • 330/330 optimizer updates were observed.
  • The selected aoi_Latn tied embedding/output row received non-zero gradients and changed.
  • Unselected control rows (eng_Latn, <pad>, and </s>) did not change.
  • All 72 LoRA-B parameters changed and remained finite.
  • Adapter and merged tokenizer reload audits passed.
  • The eight merged files independently match the training manifest.

Mechanical success is not translation quality.

Route-separated diagnostic failure

The frozen diagnostic evaluated 959 rows separately as lexical reconstruction, fixed utterances, and natural sentences. The test candidates were excluded from training, but they were not blind or independently escrowed and have no qualified fluent-language adjudication.

RouteTest rowsExactchrF2High-repetition flags
Lexical13101.8236131
Fixed utterance1402.477514
Natural sentence6002.396760

Across development and test, all 959 outputs triggered the high-repetition audit and none exactly matched its reference. The quality gate therefore remains failed even though publication is now explicitly authorized as an experimental preview. The full metrics are in evidence/route-evaluation-report.json; predictions remain in the canonical research archive and are not uploaded here.

Intended use

This repository is for public audit, reproducibility work, degeneration analysis, and experimental inference. Do not rely on its output for language learning, production translation, health, legal, ceremonial, educational-assessment, cultural-authority, or fluent-speaker substitution. Every output should be treated as an unverified model prediction that may be repetitive or wrong.

Licences and provenance

The NLLB base model is subject to CC BY-NC 4.0. Source-specific terms and the operator permission attestation also apply. No source corpus or dataset is distributed in this model repository.

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
ca487fc

0 моделей