/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-en-ROMANCE
Опубликована
8 июл 2022

en-toki-mt

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель переводит тексты с английского на токи-пона и дообучена на парах предложений из Tatoeba.

53скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены14 авг 2024

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

en-toki-mt — модель машинного перевода, созданная дообучением Helsinki-NLP/opus-mt-en-ROMANCE на парах английского и токи-пона из Tatoeba. Она предназначена для перевода с английского на токи-пона; архитектура — Marian Transformer, размер — 58,4 млн параметров, длина контекста — 512 токенов.

Обучающая выборка содержит около 20 000 пар предложений без фильтрации. На тестовом наборе модель показала BLEU 54. Токи-пона — минималистичный искусственный язык с небольшим словарём, поэтому модель может ошибаться при переводе сложной лексики. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод коротких фраз с английского на токи-пона
  • перевод предложений на токи-пона для учебных материалов
  • черновой перевод английского текста на токи-пона
  • сопоставление английских предложений с переводом на токи-пона

Ограничения

Модель может давать неточные результаты для сложной лексики: обучающие данные преимущественно охватывают базовые слова токи-пона и не фильтровались.

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

en-toki-mt

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-en-ROMANCE on the English - toki pona translation dataset on Tatoeba.

Model description

toki pona is a minimalist constructed language created in 2014 by Sonja Lang. The language features a very small volcabulary (~130 words) and a very simple grammar structure.

Intended uses & limitations

This model aims to translate English to Toki pona.

Training and evaluation data

The training data is acquired from all En-Toki sentence pairs on Tatoeba (~20000 pairs), without any filtering. Since this dataset mostly only includes core words (pu), it may produce inaccurate results when encountering more complex words. The model achieved a BLEU score of 54 on the testing set.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.20.1
  • Pytorch 1.11.0
  • Datasets 2.3.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
0940463

0 моделей