Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Лицензия: MIT
Архитектура: m2m_100 · dense
Базовая модель: small100
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 июл 2026

Ссылки

warmly-nmt-small100-enko

ПереводТекст → текст3 профессии

Warmly әзірлеген, ағылшын тіліндегі пікірлерді корей тіліне аударуға арналған және сапа тексерісінен өтпеген SMaLL-100 негізіндегі пилоттық модель.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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.

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

neureps/warmly-nmt-small100-enko — Warmly(온기) командасы әзірлеген, SMaLL-100 негізінде ағылшын тіліндегі пікірлерді корей тіліне аударуға бейімделген модель. Ол сезімдік реңкі бар пікірлерді EN→KO аудару сценарийіне арналған; модель 330 млн параметрлі M2M-100 архитектурасына негізделген және 883 жұп дерекпен Qwen3.5-2B мұғалім моделінің аудармалары арқылы дообучен. Контекст ұзындығы — 1024 токен, модель Transformers және safetensors форматында ұсынылған.

Пилоттық нұсқа сапа қақпасынан өтпеген және қабылданбаған, сондықтан ол зерттеу мен салыстыру үшін сақталған. README мазмұнның берілуі сәтті болғанын, алайда 20 мысалдың 5–6-сында мағыналық қате және эмодзилердің жоғалуы байқалғанын айтады; деректер жиынының шағындығы мен мұғалім аудармаларындағы қателер негізгі себеп ретінде көрсетілген. Лицензиясы — MIT.

Сценарии применения

ағылшын тіліндегі пікірлерді корей тіліне аудару
ағылшынша сезімдік реңкі бар пікірлерді корей тіліне аудару
машиналық аударма тәжірибелерін қайта өндіру және салыстыру

Ограничения

README-де сапа қақпасынан өтпегені, 20 сынақ мысалының 5–6-сында аударма қателері болғаны және эмодзилер жоғалатыны айтылған; шағын оқыту жиыны мен мұғалім аудармаларындағы қателер себеп ретінде көрсетілген. Transformers 5 ортасында SMaLL-100 токенизаторына үйлесімділік түзетуі қажет, ал генерацияда no_repeat_ngram_size=3 параметрі болмаса, модель қайталанатын мәтінге кетуі мүмкін.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

warmly-nmt-small100-enko — EN→KO 댓글 번역 파인튜닝 (B안 파일럿 v1, 게이트 미달)

⚠️ 파일럿 산출물 — 품질 게이트 미달로 채택되지 않음. 재현·비교 연구용으로 보존합니다.

SMaLL-100 (330M 다국어 NMT)를 Warmly(온기)의 "B안: 0.8B 영어 댓글 생성 + 소형 번역기" 트랙을 위해 EN→KO 감성 댓글 도메인으로 파인튜닝한 모델입니다 (2026-07-14, 883쌍, 교사 Qwen3.5-2B).

결과 요약

가설 입증: 내용 충실 번역 성공 (chrF 24 — 한국어 전용 KoBART가 en→ko를 아예 못 배운 것(chrF 5.67)과 대조). "0.8B의 한국어 접지 부족을 번역기로 우회"가 가능함을 확인.
게이트 미달 사유: 오역 5~6건/20 (broth→곰팡이, alpine→알프리카 등 — 학습 883쌍 + 2B 교사 오역이 원인), 이모지 소실.
후속: v2에서 NLLB-600M(8B 교사, 1410쌍)으로 개선 → neureps/warmly-nmt-nllb600-enko. 제로샷 선발전에서 NLLB-1.3B가 승자(오역 ~3-4)로 판정됨.

학습·추론 주의

transformers 5에서는 SMaLL-100 토크나이저에 compat shim 필요 (nmt/small100_compat.py, qwen-prune 프로젝트)
학습 시 no_repeat_ngram_size=3 없으면 EOS를 못 배워 무한 반복
원본(비프루닝) vocab로 학습된 체크포인트

파일

best/ 체크포인트: model.safetensors (1.3GB, fp32) + 토크나이저 일체.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 9b31a9b