Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 101 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: fsmt · dense
Базовая модель: wmt19-de-en
Опубликована: 19 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

wmt19-finetuned-law-de-to-en

dokyoungkim

Языковая модель3 профессии

Дообученная FSMT-модель для перевода юридических текстов с немецкого на английский.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 мар 2024

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

wmt19-finetuned-law-de-to-en — дообученная модель FSMT для перевода юридических текстов с немецкого на английский. Она основана на facebook/wmt19-de-en и содержит 100,7 млн параметров; максимальная длина контекста — 1024 токена. В карточке указаны результаты оценки: BLEU 56,9297 и loss 0,2388, однако набор данных и методика оценки не описаны.

Модель предназначена для перевода немецкоязычных юридических материалов на английский. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не раскрывает обучающие данные и не описывает ограничения качества, поэтому результаты на других текстах могут отличаться.

Сценарии применения

Перевод немецких юридических документов на английский
Перевод немецкоязычных договоров на английский
Перевод немецких судебных материалов на английский

Ограничения

Обучающий набор данных и методика оценки не описаны; приведённые значения BLEU и loss не позволяют оценить качество на других юридических текстах.

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 IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей IV.11Отраслевые задачиПатенты, товарные знаки и интеллектуальная собственностьAI помогает искать предшествующий уровень техники, оценивать портфель и отслеживать нарушения прав.32 задачи490моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wmt19-finetuned-law-de-to-en

This model is a fine-tuned version of facebook/wmt19-de-en on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2388
Bleu: 56.9297

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: 40
eval_batch_size: 20
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 6
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.37.2
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.17.0
Tokenizers 0.15.2

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: FSMTForConditionalGeneration
Ревизия весов: 34deaa4