/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
55,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-en-ro
Опубликована
19 мар 2024

opus-mt-en-bkm-10e64

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель MarianMT для перевода текстов с английского на bkm.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 мар 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

opus-mt-en-bkm-10e64 — модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, созданная дообучением Helsinki-NLP/opus-mt-en-ro на датасете arrow. Она предназначена для перевода текстов с английского на bkm. Размер модели — 55,7 млн параметров, длина контекста — 512 токенов; веса опубликованы в формате safetensors.

В README приведены результаты оценки: BLEU 7,795, loss 1,4935 и средняя длина генерации 60,82 токена. Эти показатели указывают на ограниченное качество перевода и требуют проверки на целевых текстах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • черновой перевод коротких текстов с английского на bkm
  • эксперименты с машинным переводом на языке bkm
  • оценка перевода английских текстов на bkm

Ограничения

В README указана оценка BLEU 7,795, что свидетельствует о низком качестве перевода на тестовом наборе; перед применением результат следует проверять. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

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

opus-mt-en-bkm-10e64

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

  • Loss: 1.4935
  • Bleu: 7.795
  • Gen Len: 60.8227

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: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleuGen Len
No log1.02792.28341.330968.9546
3.16092.05581.89074.066160.289
3.16093.08371.74455.281459.5739
1.92554.011161.65646.001761.6317
1.92555.013951.59786.574260.6533
1.73476.016741.55727.029161.3661
1.73477.019531.52877.453660.8991
1.6428.022321.50927.694560.6611
1.58889.025111.49717.743660.8317
1.588810.027901.49357.79560.8227

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
04f5117

0 моделей