/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58,4 млн
Архитектура
marian · dense
Опубликована
15 июл 2022

Ссылки

Hugging Face

opus-mt-en-es-scielo

domenicrosati
ПереводТекст → текст3 профессии

Модель Marian для перевода текстов с английского на испанский, дообученная на данных SciELO.

43скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 июл 2022

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

domenicrosati/opus-mt-en-es-scielo — модель машинного перевода на архитектуре Marian, дообученная на датасете SciELO. Она предназначена для перевода текстов с английского на испанский; размер модели — 58,4 млн параметров, родной контекст — до 512 токенов. В оценке на тестовой выборке указаны BLEU 41,54 и loss 1,2189. Модель принимает текст и выдаёт перевод текстом. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • перевод англоязычных научных текстов SciELO на испанский
  • черновой перевод статей и аннотаций с английского на испанский
  • перевод англоязычных фрагментов для научного поиска

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; результаты оценки на SciELO не гарантируют качество на других жанрах и предметных областях. README не описывает дополнительные ограничения или условия использования.

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 710моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

opus-mt-en-es-scielo

This model is a fine-tuned version of domenicrosati/opus-mt-en-es-scielo on the scielo dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2189
  • Bleu: 41.5373

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: 5.6e-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: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleu
1.09431.0100011.218941.5373

Framework versions

  • Transformers 4.18.0
  • Pytorch 1.11.0
  • Datasets 2.1.0
  • 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
3bf6dcd

0 моделей

    Создать бенчмарк