/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
nllb-200-distilled-600M
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июл 2026

espzap-nllb-600m

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель переводит повседневные фразы с испанского на истмийский сапотекский (Diidxazá).

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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 simpleverso/espzap-nllb-600m разработана Гонсало Сантьяго Мартинесом для перевода с испанского языка на истмийский сапотекский (ди́идхаса, Diidxazá). Она основана на facebook/nllb-200-distilled-600M и дообучена методом LoRA, после чего адаптер объединён с базовой моделью. Поскольку предобученная модель машинного перевода для Diidxazá отсутствует, для целевого языка переиспользуется языковой тег ayr_Latn; модель специально обучена выдавать на нём текст на сапотекском. Число параметров — 463,7 млн, контекст — до 1024 токенов. Доступны форматы Safetensors и ONNX; лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Модель предназначена для перевода повседневных фраз с испанского на Diidxazá. Обучение выполнено на 18 452 параллельных парах; на отложенной тестовой выборке указаны BLEU 6,4 и chrF 37,7. Качество ограничено небольшим объёмом данных и наличием непроверенных примеров; перевод длинных и литературных текстов менее надёжен.

Сценарии применения

  • перевод повседневных фраз с испанского на Diidxazá
  • создание чернового перевода коротких испанских сообщений на сапотекский
  • поддержка проекта по цифровизации языка Diidxazá

Ограничения

Модель обучена на сравнительно небольшом наборе, часть которого не проверена; качество перевода несовершенно. Лучше справляется с повседневными фразами, а на длинных и литературных текстах качество снижается.

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

Spanish → Isthmus Zapotec (Diidxazá) Experimental translator

Neural machine translation from Spanish (spa_Latn) into Isthmus Zapotec (Diidxazá), built by LoRA fine-tuning, facebook/nllb-200-distilled-600M and merging the adapter back into the base for a standalone model.

Isthmus Zapotec is not covered by any pretrained MT model, so an existing NLLB language slot (ayr_Latn) is reused as the Zapotec output tag. Every training target is Zapotec, so the model fully repurposes that tag. The forced target tag is stored in generation_config.json (forced_bos_token_id), so generation needs no special setup.

This is a side result of the main project called Didxazapp.

Usage

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_id = "simpleverso/espzap-nllb-600m"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, src_lang="spa_Latn")

def generate_text(text: str) -> str:
    inputs = tok(text, return_tensors="pt").to(model.device)
    out = model.generate(**inputs, num_beams=4, max_length=96)
    return tok.batch_decode(out, skip_special_tokens=True)[0]

generate_text("quiero ver tu risa todo el dia")

You can use the onnx version of the model directly in your browser here: https://huggingface.co/spaces/simpleverso/espzap-translator

Results

Trained on 18,452 unique parallel pairs.

MetricDev (best epoch)Test (held-out)
chrF42.137.7
BLEU9.76.4

Models output:

  • Safetensor
  • Onnx

Limitations

  • Trained on ~18.5k pairs; usable but imperfect. There is no standarized zapotec information, Im working to build one.
  • Part of the training data is unreviewed, so some outputs may reflect noise in that source.
  • Handles everyday sentences best; long or highly literary input degrades.

License

The base model NLLB-200 is released under CC-BY-NC-4.0; this derivative inherits that non-commercial license.

Author

Gonzalo Santiago Martinez

Disclaimer:

Any translation is provided for convenience only. The author makes no warranty of any kind, express or implied, as to the accuracy, reliability, or correctness of any translations. Any reliance on the translated text is at the user's own risk. The author are not liable for any harm, loss, or damage resulting from the use of or reliance on this translation tool.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
be82f97

0 моделей