/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
2 мар 2022

mbart-large-50-many-to-one-mmt

Языковая модель6 профессий

Дообученная модель Facebook для многоязычного машинного перевода на базе mBART-large-50.

1 302скачиваний за 30 дней68лайковвеса обновлены28 мар 2023

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

mBART-50 many-to-one multilingual machine translation — дообученная модель Facebook на базе mBART-large-50 для машинного перевода между 50 языками. Модель семейства mBART построена на архитектуре кодировщик–декодировщик и содержит около 457,4 млн параметров; родной контекст составляет 1024 токена.

Модель предназначена для перевода текстов между поддерживаемыми языками, включая арабский, английский, русский, китайский, японский и многие другие. Карточка называет её вариантом many-to-one, но также описывает перевод между любой парой из 50 языков; это означает, что доступен перевод с множества языков, а заявленное название указывает на сценарий перевода на один целевой язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • перевод текста между поддерживаемыми языками
  • перевод входящих материалов на один целевой язык
  • перевод коротких многоязычных сообщений
  • автоматический перевод документов и публикаций

Ограничения

Карточка содержит неоднозначность: название указывает на many-to-one, а описание заявляет перевод между любыми парами из 50 языков. Контекст ограничен 1024 токенами; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mBART-50 many to one multilingual machine translation

This model is a fine-tuned checkpoint of mBART-large-50. mbart-large-50-many-to-many-mmt is fine-tuned for multilingual machine translation. It was introduced in Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and Finetuning paper. The model can translate directly between any pair of 50 languages.

from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast

article_hi = "संयुक्त राष्ट्र के प्रमुख का कहना है कि सीरिया में कोई सैन्य समाधान नहीं है"
article_ar = "الأمين العام للأمم المتحدة يقول إنه لا يوجد حل عسكري في سوريا."

model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-one-mmt")
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-one-mmt")

# translate Hindi to English
tokenizer.src_lang = "hi_IN"
encoded_hi = tokenizer(article_hi, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_hi)
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "The head of the UN says there is no military solution in Syria."

# translate Arabic to English
tokenizer.src_lang = "ar_AR"
encoded_ar = tokenizer(article_ar, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(**encoded_ar)
tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
# => "The Secretary-General of the United Nations says there is no military solution in Syria."

See the model hub to look for more fine-tuned versions.

Languages covered

Arabic (ar_AR), Czech (cs_CZ), German (de_DE), English (en_XX), Spanish (es_XX), Estonian (et_EE), Finnish (fi_FI), French (fr_XX), Gujarati (gu_IN), Hindi (hi_IN), Italian (it_IT), Japanese (ja_XX), Kazakh (kk_KZ), Korean (ko_KR), Lithuanian (lt_LT), Latvian (lv_LV), Burmese (my_MM), Nepali (ne_NP), Dutch (nl_XX), Romanian (ro_RO), Russian (ru_RU), Sinhala (si_LK), Turkish (tr_TR), Vietnamese (vi_VN), Chinese (zh_CN), Afrikaans (af_ZA), Azerbaijani (az_AZ), Bengali (bn_IN), Persian (fa_IR), Hebrew (he_IL), Croatian (hr_HR), Indonesian (id_ID), Georgian (ka_GE), Khmer (km_KH), Macedonian (mk_MK), Malayalam (ml_IN), Mongolian (mn_MN), Marathi (mr_IN), Polish (pl_PL), Pashto (ps_AF), Portuguese (pt_XX), Swedish (sv_SE), Swahili (sw_KE), Tamil (ta_IN), Telugu (te_IN), Thai (th_TH), Tagalog (tl_XX), Ukrainian (uk_UA), Urdu (ur_PK), Xhosa (xh_ZA), Galician (gl_ES), Slovene (sl_SI)

BibTeX entry and citation info

@article{tang2020multilingual,
    title={Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and Finetuning},
    author={Yuqing Tang and Chau Tran and Xian Li and Peng-Jen Chen and Naman Goyal and Vishrav Chaudhary and Jiatao Gu and Angela Fan},
    year={2020},
    eprint={2008.00401},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

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
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
d634ce9

0 моделей