LughaGen-v0-nllb — модель на архитектуре NLLB для перевода текста, ориентированная на суахили и английский языки.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
LughaGen-v0-nllb — модель машинного перевода на архитектуре NLLB, представленная в репозитории plutoverse. Она предназначена для перевода текста; в тегах карточки указаны суахили и английский языки. Модель использует архитектуру M2M100ForConditionalGeneration, библиотеку Transformers и веса в формате safetensors; длина контекста — 1024 токена.
Карточка содержит краткие сведения о модели и пример загрузки через Transformers, но не уточняет направление перевода, качество на тестах или условия лицензии.
В карточке не приведены результаты оценки качества и не уточнены направления перевода. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a translation model based on the NLLB (No Language Left Behind) architecture.
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
model_id = "your-username/your-repo-name" # Replace with your path
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…