Model for English to Serbian translation. Base model is HelsinkiNLP sh model. Fine-tuned using OPUS-100 dataset, which was modified with Paraphrasing Database size M.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 55,2 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- marian · dense
- Опубликована
- 2 мая 2024
Ссылки
shortM-opus-mt-tc-base-en-sr
Компактная модель MarianMT для перевода текстов с английского на сербский, дообученная на OPUS-100 с парафразами.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июн 2024
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.
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
perkan/shortM-opus-mt-tc-base-en-sr — модель машинного перевода с английского на сербский, созданная на базе Helsinki-NLP/opus-mt-tc-base-sh. Автор дообучил её на датасете OPUS-100, модифицированном с помощью Paraphrasing Database размера M. Модель использует архитектуру MarianMT и содержит 55,2 млн параметров; она принимает текст и выдаёт перевод на сербский язык.
Модель предназначена для перевода английских текстов на сербский. Она опубликована в формате PyTorch под лицензией MIT. Контекст модели — до 512 токенов.
Сценарии применения
- перевод английских предложений на сербский
- перевод коротких англоязычных текстов
- локализация англоязычных сообщений для сербоязычной аудитории
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами; для длинных текстов потребуется разбиение на фрагменты.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MarianMTModel
- Ревизия весов
- e06736b