Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 56,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: marian · dense
Базовая модель: opus-mt-hi-en
Опубликована: 19 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

bidirection_translate_model_error_v0.4

gshields

Языковая модель

Дообученная MarianMT-модель для перевода текста с хинди на английский.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 окт 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

gshields/bidirection_translate_model_error_v0.4 — дообученная модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, созданная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-hi-en. Она предназначена для перевода текста с хинди на английский; размер модели — 56,5 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. В карточке приведены результаты оценки: BLEU 18,2301 и loss 3,1162.

Модель подходит для перевода предложений и коротких текстовых фрагментов. Данные обучения и подробности о предполагаемом применении не описаны, поэтому качество на конкретных типах текстов по карточке оценить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

перевод предложений с хинди на английский
перевод коротких текстовых фрагментов с хинди на английский
автоматический перевод сообщений с хинди на английский

Ограничения

Данные обучения и подробности о предполагаемых сценариях применения не описаны. Приведённый BLEU равен 18,2301; качество для конкретных текстов и доменов не охарактеризовано.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bidirection_translate_model_error_v0.4

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-hi-en on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 3.1162
Bleu: 18.2301
Gen Len: 12.1

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: 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: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
No log	1.0	8	3.1780	17.0647	11.9667
No log	2.0	16	3.1162	18.2301	12.1

Framework versions

Transformers 4.33.1
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

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: MarianMTModel
Ревизия весов: 226face