/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
54,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-de-en
Опубликована
19 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

marian-finetuned-kde4-de-to-en

saral7293
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная на KDE4 модель MarianMT переводит текст с немецкого на английский.

94скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 апр 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.

  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.

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

saral7293 опубликовал дообученную модель машинного перевода на основе Helsinki-NLP/opus-mt-de-en. Она предназначена для перевода текста с немецкого на английский и дообучена на наборе данных KDE4. Модель построена на архитектуре MarianMT, содержит 54,9 млн параметров и принимает контекст длиной до 512 токенов.

На оценочной выборке указаны Loss 1,3138 и BLEU 39,7304. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения и предполагаемые сценарии применения; результаты оценки относятся к указанной выборке.

Сценарии применения

  • перевод немецких текстов на английский
  • перевод фрагментов текстов из набора KDE4
  • автоматический перевод немецкоязычных пользовательских текстов

Ограничения

В README не приведены конкретные ограничения или описание предназначенных сценариев применения. Метрики приведены только для оценочной выборки, поэтому они не гарантируют качество на других текстах.

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 710моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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

marian-finetuned-kde4-de-to-en

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-de-en on the kde4 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3138
  • Bleu: 39.7304

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: 32
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
8222a72

0 моделей

    Создать бенчмарк