/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-tc-big-en-ko
Библиотека
transformers
Опубликована
2 июл 2026

translation-eng-kr

ПереводТекст → текст4 профессии

Дообученная модель Marian для перевода текста с английского на корейский.

33скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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.

  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 samandar1105/translation-eng-kr — дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ko для перевода текста с английского на корейский. Она использует архитектуру Marian transformer-big и предназначена для задач машинного перевода. Контекст модели — до 1024 токенов; веса опубликованы в формате safetensors.

В карточке приведены результаты оценки: BLEU 6,226 и loss 3,0721, однако набор данных и методика оценки не описаны. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • перевод английских фраз на корейский
  • перевод англоязычных сообщений для корейской аудитории
  • черновой перевод английских документов на корейский

Ограничения

Датасет и методика оценки не описаны; указанное значение BLEU — 6,226, поэтому качество следует проверять на целевых текстах. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит4

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

translation-eng-kr

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ko on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.0721
  • Model Preparation Time: 0.0028
  • Bleu: 6.2260

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossModel Preparation TimeBleu
3.42311.052093.29750.00284.6245
3.06692.0104183.11520.00285.8836
2.87823.0156273.07210.00286.2260

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
33d9296

0 моделей