/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
balochi-latani
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июн 2026

en-bal-latin-v2

Языковая модель3 профессии

Дообученная Marian-модель для перевода между английским и балучи латиницей.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

en-bal-latin-v2 — модель машинного перевода семейства Marian, разработанная на основе shehzadkhalid04/balochi-latani и дообученная на неизвестном наборе данных. Она предназначена для перевода между английским и балучи латиницей; размер модели составляет 58 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Модель использует библиотеку Transformers и распространяется в формате Safetensors.

В README приведено значение loss 0,1554 на оценочном наборе, однако описание набора данных, методики оценки и ограничений отсутствует. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • перевод текста с английского на балучи латиницей
  • перевод текста с балучи латиницей на английский
  • машинный перевод коротких фраз между английским и балучи латиницей

Ограничения

Данные обучения и подробности оценки не описаны; приведённое значение loss не позволяет судить о качестве перевода в реальных сценариях. README не уточняет поддерживаемое направление перевода и ограничения применения.

Для каких профессий подходит3

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

en-bal-latin-v2

This model is a fine-tuned version of shehzadkhalid04/balochi-latani on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1554

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: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 16
  • 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: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.31351.08990.1732
0.16722.017980.1649
0.13843.026970.1590
0.11924.035960.1560
0.10585.044950.1554

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
973db34

0 моделей