Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 457 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: mbart · dense
Базовая модель: mbart-large-50
Опубликована: 4 авг 2023

Ссылки

Hugging Face

finetuned_en2mr

anujsahani01

Языковая модель3 профессии

Дообученная на базе mBART модель для перевода текста с английского на маратхи.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

finetuned_en2mr — дообученная модель facebook/mbart-large-50 для преобразования текста. По названию репозитория она предназначена для перевода с английского на маратхи. Модель построена на архитектуре mBART и содержит 457,4 млн параметров; базовая модель поддерживает перевод между 50 языками и другие задачи преобразования текста.

Модель принимает текст и генерирует текстовый перевод. Для неё указано контекстное окно 1024 токена и лицензия MIT. Сведения о наборе данных, качестве перевода и результатах оценки отсутствуют, поэтому пригодность для конкретных текстов стоит проверять отдельно.

Сценарии применения

Перевод коротких текстов с английского на маратхи
Перевод пользовательских сообщений на маратхи
Подготовка чернового перевода англоязычных описаний на маратхи

Ограничения

В README не описаны обучающие данные и результаты оценки, поэтому качество перевода и его пригодность для специализированных текстов не установлены. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuned_en2mr

This model is a fine-tuned version of facebook/mbart-large-50 on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.0005
train_batch_size: 9
eval_batch_size: 9
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 30
training_steps: 9000

Training results

Framework versions

Transformers 4.31.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.3
Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов: 98b13ce