/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
25 сен 2026

mbart-ru-kaz

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная mBART-50 суммирует русские тексты на казахском языке.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 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

v-25/mbart-ru-kaz — модель mBART-50, дообученная для межъязыкового суммирования с русского на казахский язык. Она предназначена для создания краткого казахского пересказа русского текста и подходит для обработки русскоязычных материалов, когда итог нужен на казахском. По README, обучение проводилось на 3 465 выровненных русско-казахских парах; на тестовой выборке из 347 пар модель показала ROUGE-1 0,848, ROUGE-2 0,791, ROUGE-L 0,845 и BERTScore 0,957.

В метаданных указаны архитектура mBART, 457,4 млн параметров и контекст до 1 024 токенов; README приводит для базовой модели размер 610 млн параметров. Базовая модель — facebook/mbart-large-50. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Результаты относятся к указанному набору данных; небольшой обучающий корпус ограничивает основания для обобщения на другие типы текстов и сценарии.

Сценарии применения

  • составление казахского резюме русскоязычной статьи
  • подготовка краткого казахского пересказа русского документа
  • суммирование русских новостных материалов для казахоязычной аудитории

Ограничения

Обучение проводилось на 3 465 парах, а тестирование — на 347 парах, поэтому результаты могут не переноситься на другие жанры и типы текстов. Указанный контекст ограничен 1 024 токенами.

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

mBART-50 fine-tuned для межъязыковой суммаризации ru→kk

Описание

Модель mBART-50 дообученная на задачу межъязыковой суммаризации русский → казахский (ru→kk). Обучена на параллельном корпусе из 3 465 выровненных казахско-русских пар (LaBSE, θ=0.908). Превосходит специализированную систему kazRush по всем метрикам.

Результаты (ru→kk) — лучший результат для данной языковой пары

МетрикаЗначение
ROUGE-10.848
ROUGE-20.791
ROUGE-L0.845
BLEU62.4
chrF++77.1
BERTScore0.957

Тест-сет: 347 параллельных пар

Сравнение с baseline системами (ru→kk)

СистемаROUGE-1BERTScore
mBART-50 ft (данная модель)0.8480.957
kazRush0.8060.827
NLLB-2000.6900.810
TF-IDF+kazRush0.0650.658

Использование

from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast

tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained(
    "v-25/mbart-ru-kaz",
    src_lang="ru_RU",
    tgt_lang="kk_KZ"
)
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("v-25/mbart-ru-kaz")

text = "В Казахстане... (русская статья)"
inputs = tokenizer(
    text,
    return_tensors="pt",
    max_length=512,
    truncation=True
)
output = model.generate(
    **inputs,
    forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["kk_KZ"],
    max_new_tokens=128,
    num_beams=4
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Параметры обучения

ПараметрЗначение
Базовая модельfacebook/mbart-large-50
Параметры610М
Learning rate3e-5
Batch size2
Epochs5
Max input tokens512
Max target tokens128
num_beams4
GPUNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell

Корпус

ПараметрЗначение
Всего пар3 465
Train2 772
Test347
Метод выравниванияLaBSE (θ=0.908)
ИсточникTengrinews.kz

Связанные модели

Live Demo

huggingface.co/spaces/v-25/kazakh-summarization-demo

GitHub

github.com/Akn-bb/kazakh-summarization

Цитирование

@mastersthesis{kazakh-summarization-2026,
  title={Исследование задачи суммаризации для казахского языка},
  year={2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
928fcc8

0 моделей