/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
66,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 янв 2025

my_awesome_opus_books_model

Языковая модель4 профессии

Дообученная модель MarianMT для машинного перевода текста.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 янв 2025

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

clui/my_awesome_opus_books_model — дообученная модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, опубликованная в формате safetensors. В карточке указаны 66,3 млн параметров и контекст до 512 токенов. Для оценки приведены loss 1,3345, BLEU 14,3963 и средняя длина генерации 47,43 токена.

Модель предназначена для перевода текста. Языковая пара, состав обучающих данных и конкретные сценарии применения в карточке не раскрыты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текстовых фрагментов
  • автоматический перевод документов
  • перевод книг и литературных текстов

Ограничения

Языковая пара и обучающие данные не описаны; указанная оценка BLEU составляет 14,3963, но без подробностей о наборе оценки её нельзя напрямую сопоставить с другими моделями.

Для каких профессий подходит4

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

my_awesome_opus_books_model

This model is a fine-tuned version of clui/my_awesome_opus_books_model on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3345
  • Bleu: 14.3963
  • Gen Len: 47.4303

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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 6
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepBleuGen LenValidation Loss
2.05181.085019.543249.4091.8814
1.75732.01700211.711647.01361.6453
1.623.02550312.693546.88581.5432
1.53234.03400413.182546.69551.4898
1.48285.04250513.361147.20921.4589
1.46676.0510061.334514.396347.4303

Framework versions

  • Transformers 4.48.0
  • Pytorch 2.4.0
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
de42f60

0 моделей