/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
56,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
13 июл 2023

Ссылки

Hugging Face

marian-finetuned-kftt-ja-to-en

sephinroth
ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT, дообученная на KFTT для перевода текста с японского на английский.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 2023

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

sephinroth/marian-finetuned-kftt-ja-to-en — модель машинного перевода на архитектуре MarianMT, дообученная на наборе данных KFTT на основе Helsinki-NLP/opus-mt-ja-en. Она предназначена для перевода текста с японского на английский. Модель содержит 56,3 млн параметров и имеет контекст до 512 токенов.

На оценочном наборе указаны Loss 1,9551 и BLEU 19,686. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод японских предложений на английский
  • черновой перевод материалов из набора KFTT
  • машинный перевод японского текста для последующей редакторской проверки

Ограничения

В README приведены оценки на тестовом наборе, но отсутствуют сведения о конкретных ограничениях и предназначении модели. Качество перевода может зависеть от тематики и отличаться от результата на указанном наборе.

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 710моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

marian-finetuned-kftt-ja-to-en

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

  • Loss: 1.9551
  • Bleu: 19.6860

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

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.30.2
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

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
fa4b132

0 моделей

    Создать бенчмарк