Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 37 млн
Архитектура: marian · dense
Опубликована: 14 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

spark-name-ka-to-en

ihebaker10

Языковая модель

Компактная модель MarianMT, заявленная названием для перевода имён с грузинского на английский.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мая 2024

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

ihebaker10/spark-name-ka-to-en — модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, обученная с нуля. В названии заявлен перевод имён с грузинского на английский, однако README не описывает назначение, данные или языковую поддержку, поэтому эту специализацию нельзя подтвердить по карточке. Модель содержит 37 млн параметров, использует формат safetensors и имеет контекст до 512 токенов.

В README приведено значение loss 1,3379 на оценочном наборе, но состав набора и методика оценки не раскрыты. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

экспериментальный перевод грузинских имён на английский

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающие данные, методику оценки и ограничения применения; значение loss без описания набора трудно интерпретировать. Лицензия не приведена в предоставленных метаданных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

spark-name-ka-to-en

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3379

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: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
No log	1.0	1	1.6323
No log	2.0	2	1.3974
No log	3.0	3	1.3379

Framework versions

Transformers 4.41.1
Pytorch 2.0.1+cpu
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

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: ba33b0f