/ Модель

Характеристики

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

mbart-large-en-ro

ПереводТекст → текст4 профессии

Дообученная на WMT модель mBART для перевода текстов с английского на румынский.

31 515скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены11 сен 2023

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.

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

facebook/mbart-large-en-ro — модель машинного перевода от Facebook, полученная дообучением mBART-large-cc25 на датасете WMT для перевода с английского на румынский. Она использует плотную архитектуру mBART и содержит 457,4 млн параметров; доступна в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Модель предназначена для перевода текстов с английского на румынский; для направления перевода на румынский в README также описана постобработка. Указанная оценка BLEU составляет 28,1 без постобработки и 38 с ней. Контекст — до 1024 токенов. Лицензия MIT.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на румынский
  • машинный перевод англо-румынских новостных и веб-текстов
  • постобработка румынского перевода для повышения качества

Ограничения

Модель описана для перевода с английского на румынский; качество BLEU 38 указано с постобработкой, поэтому результат без неё ниже (BLEU 28,1).

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
3f6705e

0 моделей