/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
53,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-id-en
Библиотека
transformers
Опубликована
15 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

mt-id-min

tehtelur666
ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная модель MarianMT для перевода текста с индонезийского на английский.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 дек 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

mt-id-min — дообученная модель MarianMT из семейства OPUS-MT, созданная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-id-en. Она предназначена для перевода текста с индонезийского на английский. Модель содержит 53,2 млн параметров, использует библиотеку Transformers и сохранена в формате Safetensors; длина контекста — до 512 токенов. В README приведён результат оценки BLEU 48,3466 и loss 0,9897, но датасет и методика оценки не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод индонезийских текстов на английский
  • черновой перевод индонезийских сообщений и документов
  • встраивание перевода с индонезийского в приложение на Transformers

Ограничения

Данные обучения и подробности методики оценки не описаны, поэтому результат BLEU трудно сопоставить с другими моделями. Контекст ограничен 512 токенами.

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

mt-id-min

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

  • Loss: 0.9897
  • Bleu: 48.3466

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: Use adamw_torch 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

Framework versions

  • Transformers 4.46.3
  • Pytorch 2.4.0
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
ddab90a

0 моделей

    Создать бенчмарк