/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
m2m_100 · dense
Опубликована
7 мая 2026

lunyoro-nllb-lun2en

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная NLLB-200 переводит тексты с луньоро/рутoоро на английский язык.

163скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 сен 2026

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

Модель keithtwesigye/lunyoro-nllb-lun2en — дообученная версия NLLB-200 для перевода с луньоро/рутoоро на английский. Её разработали для перевода текстов на языке банту, распространённом в западной Уганде, на английский язык.

Модель основана на facebook/nllb-200-distilled-600M и содержит около 463,7 млн параметров. Она использует архитектуру M2M100ForConditionalGeneration; исходный язык обозначен кодом run_Latn, целевой — eng_Latn. Контекст составляет до 1024 токенов. Обучение проводилось на примерно 53 948 парах предложений, собранных из краудсорсинговых примеров, словарных статей, параллельных корпусов и отфильтрованных данных обратного перевода. Доступны форматы ONNX и safetensors.

Модель подходит для перевода отдельных предложений и текстов с луньоро/рутoоро на английский, в том числе в приложениях-переводчиках. Данные обучения объединяют варианты луньоро и рутoоро, поэтому качество может различаться в зависимости от варианта и тематики текста. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • перевод предложений с луньоро на английский
  • перевод текстов на рутoоро для англоязычных читателей
  • встраивание перевода луньоро—английский в приложение
  • подготовка англоязычных версий материалов из западной Уганды

Ограничения

Модель настроена на перевод только с луньоро/рутoоро на английский и имеет контекст до 1024 токенов. Качество может различаться между вариантами языка и темами; численные оценки качества в карточке не приведены.

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

lunyoro-nllb_lun2en

Fine-tuned NLLB-200 model for Lunyoro/Rutooro → English translation.

Lunyoro-Rutooro is a Bantu language spoken by the Bunyoro-Kitara and Tooro kingdoms in western Uganda.

Model Details

  • Base model: facebook/nllb-200-distilled-600M
  • Fine-tuned on: ~53,948 English-Lunyoro sentence pairs
  • Training: 10 epochs, AdamW optimizer, cosine LR schedule
  • Hardware: NVIDIA GPU (CUDA)
  • Source language code: run_Latn
  • Target language code: eng_Latn

Dataset

The training data was compiled from:

  • Crowd-sourced word and sentence submissions
  • Runyoro-Rutooro dictionary entries (Excel)
  • Parallel sentence corpora
  • Back-translation augmentation (~53,948 total pairs, quality-filtered)

Usage

from transformers import NllbTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "keithtwesigye/lunyoro-nllb_lun2en"
tokenizer = NllbTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

tokenizer.src_lang = "run_Latn"
text = "Oraire ota?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True)
output = model.generate(
    **inputs,
    forced_bos_token_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids("eng_Latn"),
    num_beams=4,
    max_length=256
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Related Models

ModelDescription
lunyoro-en2lunMarianMT English → Lunyoro
lunyoro-lun2enMarianMT Lunyoro → English
lunyoro-nllb_en2lunNLLB-200 English → Lunyoro
lunyoro-nllb_lun2enNLLB-200 Lunyoro → English

Full Application

Source code: chriskagenda/TRANSLATOR

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
c2708ae

0 моделей