Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 58,4 млн
Архитектура: marian · dense

Ссылки

trans-opus-mt-en-zh

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель MarianMT для перевода текста с английского на китайский и некоторые китайские региональные языки и диалекты.

61скачиваний за 30 дней30лайковвеса обновлены16 июл 2021

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

liam168/trans-opus-mt-en-zh — модель машинного перевода на архитектуре Transformer семейства Marian, разработанная автором репозитория на основе проекта OPUS-MT. Она переводит текст с английского на китайский, включая варианты китайского языка и ряд региональных языков и диалектов, перечисленных в карточке. Модель содержит 58,4 млн параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Модель подходит для перевода предложений и коротких текстов, например учебных и технических материалов. В README приведён пример перевода текста о науке о данных и машинном обучении. Репозиторий содержит веса PyTorch и предназначен для использования через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

перевод английских предложений на китайский
перевод коротких учебных материалов с английского
перевод технических текстов с английского на китайский

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество для конкретных тематик и вариантов китайского языка в предоставленных материалах не оценено. Лицензия не указана в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

liam168/trans-opus-mt-en-zh

Model description

source group: English
target group: Chinese
model: transformer
source language(s): eng
target language(s): cjy_Hans cjy_Hant cmn cmn_Hans cmn_Hant gan lzh lzh_Hans nan wuu yue yue_Hans yue_Hant

How to use

>>> from transformers import AutoModelWithLMHead,AutoTokenizer,pipeline
>>> mode_name = 'liam168/trans-opus-mt-en-zh'
>>> model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained(mode_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name)
>>> translation = pipeline("translation_en_to_zh", model=model, tokenizer=tokenizer)
>>> translation('I like to study Data Science and Machine Learning.', max_length=400)
    [{'translation_text': '我喜欢学习数据科学和机器学习'}]

Contact

liam168520@gmail.com

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MarianMTModel
Ревизия весов: 88cd74b