/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-small
Опубликована
6 дек 2025

hindi-to-kurukh

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель Ankit Lakra переводит повседневные тексты с хинди на курукх (ораон) на основе дообученной mT5-small.

156скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 дек 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

Модель Ankit Lakra для машинного перевода с хинди на язык курукх (ораон). Она основана на архитектуре Google mT5-small и содержит 157,4 млн параметров; модель дообучена для преобразования текста, а перевод выполняется между текстами на письме деванагари. Для обучения использованы параллельные предложения из литературы, государственных лексиконов и материалов, подготовленных сообществом.

Модель предназначена для перевода повседневных фраз и предложений с хинди на курукх; лицензия Apache-2.0. Она ориентируется преимущественно на стандартный диалект Джаркханда. Региональные варианты курукха и техническая лексика могут обрабатываться хуже.

Сценарии применения

  • перевод повседневных фраз с хинди на курукх
  • перевод коротких предложений для общения
  • подготовка чернового перевода текстов на деванагари
  • перевод материалов для изучения курукха

Ограничения

Модель в основном ориентируется на стандартный диалект Джаркханда; региональные варианты курукха могут обрабатываться хуже. Техническая и научная лексика на хинди может переводиться неточно.

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

🇮🇳 Hindi to Kurukh (Oraon) Translator

This is a state-of-the-art neural machine translation model for translating Hindi into the tribal language Kurukh (Oraon). It achieves a low validation loss of 1.41, indicating high fluency and grammatical accuracy for daily conversation.

📊 Model Details

  • Model Architecture: Google mT5-small (Multilingual T5)
  • Task: Machine Translation (Hindi → Kurukh)
  • Script: Devanagari (For both Input and Output)
  • Final Training Loss: 1.41
  • Developer: Ankit Lakra

🚀 Live Demo

You can try this model directly using the interactive demo:

👉 Kurukh Translator (Live Space)

📚 Training Data

The dataset consists of ~10,000 parallel sentence pairs sourced from:

  1. Literature & Prose: High-quality alignments from classic Kurukh literary works and stories.
  2. Government Lexicons: Terminology from the SCERT and Bharatavani portals.
  3. Manual Curation: Common conversational phrases cleaned and verified by community members.

⚙️ Training Procedure

The model was fine-tuned on a Google Colab T4 instance using the Adafactor optimizer to handle the specific convergence needs of the mT5 architecture.

  • Optimizer: Adafactor (Relative step disabled, Scale parameter disabled)
  • Batch Size: 16
  • Learning Rate: 3e-4
  • Epochs: 20
  • Loss Function: Cross Entropy Loss (Final: 1.41)

⚠️ Limitations

  • Dialects: Kurukh has multiple regional dialects (Jharkhand, Chhattisgarh, Odisha). This model primarily follows the standard Jharkhand dialect found in published literature.
  • Complex Vocabulary: While it handles daily sentences well, highly technical or scientific Hindi words may not have direct Kurukh equivalents in the model's vocabulary.

📜 License

This model is released under the Apache 2.0 License.


💻 How to use

from transformers import pipeline

# 1. Load the Model
translator = pipeline("text2text-generation", model="ankitklakra/hindi-to-kurukh")

# 2. Translate a Sentence
# Input: "मैं खाना खा रहा हूँ।" (I am eating food)
text = "मैं खाना खा रहा हूँ।"
result = translator(text, max_length=128)

# 3. Print Result
print(result[0]['generated_text'])
# Expected Output: "एन मंडी ओना लगदन।"

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
4cc22ea

0 моделей