/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
165 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
mt5 · dense
Опубликована
17 апр 2022

Ссылки

Hugging Face

mt5-zh-ja-en-trimmed-fine-tuned-v1

engmatic-earth
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная модель mT5 для машинного перевода, основанная на K024/mt5-zh-ja-en-trimmed.

103скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены17 апр 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

engmatic-earth/mt5-zh-ja-en-trimmed-fine-tuned-v1 — дообученная модель перевода на архитектуре mT5, разработанная на основе K024/mt5-zh-ja-en-trimmed. Модель содержит 164,6 млн параметров и распространяется в формате PyTorch.

Она предназначена для задач машинного перевода. В карточке указаны результаты оценки: loss 4,0225 и BLEU 0,0, поэтому качество перевода по представленному результату не подтверждено. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, допускающая использование с указанием авторства и требует распространения производных материалов на тех же условиях; коммерческое использование запрещено.

Сценарии применения

  • экспериментальный машинный перевод текстов
  • оценка дообученных моделей перевода
  • интеграция перевода в приложение на базе Transformers

Ограничения

В описании приведён BLEU 0,0, что не подтверждает пригодное качество перевода. Данные о языках обучения и оценки, наборе данных и предполагаемых ограничениях не раскрыты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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

mt5-zh-ja-en-trimmed-fine-tuned-v1

This model is a fine-tuned version of K024/mt5-zh-ja-en-trimmed on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.0225
  • Bleu: 0.0

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: 32
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.18.0
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • 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
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0842114

0 моделей

    Создать бенчмарк