/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Опубликована
11 авг 2026

SyrzykAI

ПереводТекст → текст3 профессии

SyrzykAI исправляет суржик, русизмы и кальки, нормализуя текст до литературного украинского.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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

SyrzykAI — модель перекладу й нормалізації тексту із суржику на літературну українську. Автор — vlddshk. Вона призначена для виправлення русизмів, кальок та граматичних інтерференцій, а не для звичайного перекладу з російської на українську.

Модель має архітектуру M2M-100 і містить 463,7 млн параметрів. Її створено на базі facebook/nllb-200-distilled-600M: базову модель донавчено методом QLoRA на 6 299 парах речень із корпусу vlddshk/syrzyk-dataset, після чого адаптери злиті з вагами. Контекст — 1 024 токени; модель працює з текстом українською мовою. Ліцензія — CC BY-NC 4.0, яка обмежує комерційне використання.

Модель підходить для нормалізації коротких повідомлень і речень із типовими російсько-українськими інтерференціями. Вона може не розпізнавати локальні діалектизми та надмірно замінювати нормативні, але рідковживані слова поширенішими синонімами. Для довших текстів автор рекомендує розбивати їх на речення; конкретні числові результати оцінювання в картці не наведені.

Сценарии применения

  • Исправление русизмов в украинских сообщениях
  • Нормализация предложений на суржике
  • Замена калькированных выражений нормативными украинскими формами
  • Корректировка грамматических интерференций в коротких текстах

Ограничения

Модель ориентирована на типичный суржик и может не распознавать региональные диалектизмы; иногда она чрезмерно заменяет нормативные редкие слова распространёнными синонимами. Для длинных текстов рекомендуется предварительно разделять их на предложения.

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

🇺🇦 SyrzykAI: Модель перекладу з суржику на літературну українську

Base Model Dataset License: cc-by-nc-4.0

SyrzykAI — це нейромережева модель для автоматичного виправлення суржику, русизмів, кальок та граматичних інтерференцій у текстах. Модель перекладає (нормалізує) текст із суржику на чисту, нормативну літературну українську мову.

Модель заснована на багатомовній архітектурі NLLB-200 (600M параметрів) та донавчена за допомогою методології QLoRA на спеціалізованому паралельному корпусі українського суржику. Адаптери LoRA були злиті з базовою моделлю, що дозволяє легко використовувати її для 8-бітного інференсу без додаткових залежностей PEFT.

Деталі моделі

  • Базова модель: facebook/nllb-200-distilled-600M
  • Метод донавчання: QLoRA (4-bit, nf4, bfloat16) + злиття ваг (Merge and Unload)
  • Токенізатор: Специфічні мовні токени src_lang="ukr_Cyrl", tgt_lang="ukr_Cyrl"
  • Навчальні дані: vlddshk/syrzyk-dataset (6,299 ретельно перевірених пар речень)

Як використовувати (Quickstart)

Для використання моделі рекомендується використовувати 8-бітну квантизацію (через бібліотеку bitsandbytes), що суттєво зменшує використання VRAM та прискорює генерацію тексту.

Встановлення залежностей

pip install torch transformers accelerate bitsandbytes

Код для інференсу

import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

model_name = "vlddshk/SyrzykAI"

# 1. Завантаження токенізатора з вказанням української мови
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_name,
    src_lang="ukr_Cyrl", 
    tgt_lang="ukr_Cyrl"
)

# 2. Налаштування 8-бітної квантизації для економії пам'яті
bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

# 3. Завантаження моделі
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)
model.eval()

# 4. Функція для перекладу
def translate_surzhyk(text: str) -> str:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
    inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=128,
            num_beams=4,
            early_stopping=True
        )
        
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Тестування
surzhyk_text = "Пойшлі на кофе с утра, а то якось грусно."
print("Суржик:", surzhyk_text)
print("Літературна:", translate_surzhyk(surzhyk_text))
# Очікуваний результат: Пішли на каву зранку, а то якось сумно.

Оцінка та метрики (Evaluation)

Модель оцінюється за допомогою стандартних метрик перекладу та нормалізації тексту на тестовій вибірці (545 речень) датасету Syrzyk-Dataset:

  • chrF: Найкраще підходить для оцінки морфологічно багатих слов'янських мов, оскільки працює на рівні символьних n-грам (гарно ловить виправлені закінчення).
  • SacreBLEU: Стандартна метрика для машинного перекладу.
  • CER (Character Error Rate) та WER (Word Error Rate): Допомагають зрозуміти ступінь необхідних змін у порівнянні з ідеальною літературною формою.

(Конкретні цифри бенчмарків оновлюються після кожного значного релізу моделі).

⚠️ Обмеження моделі (Limitations & Biases)

  • Специфічний домен: Модель призначена виключно для виправлення суржику та русизмів. Її не слід використовувати як класичний перекладач з російської на українську.
  • Регіональні особливості: Суржик варіюється від регіону до регіону. Модель може не розпізнати специфічні локальні діалектизми (закарпатський, галицький тощо), які не належать до типової російсько-української інтерференції.
  • Надмірна корекція: Іноді модель може виправляти слова, які є рідковживаними, але все ж нормативними українськими, замінюючи їх на більш поширені синоніми.
  • Довгі тексти: Модель оптимізована на рівні речень (max_length=128). Для великих абзаців рекомендується розбивати текст на окремі речення перед генерацією.

Автори та Citation

Проект розроблено в рамках ініціативи SyrzykAI. Репозиторій датасету: vlddshk/syrzyk-dataset.

Якщо ви використовуєте цю модель, будь ласка, посилайтеся на:

@misc{vlddshk_syrzykai_2026,
  title={SyrzykAI: Text Normalization Model for Surzhyk-to-Ukrainian Translation},
  author={vlddshk},
  year={2026},
  publisher={Hugging Face},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/vlddshk/SyrzykAI}},
  license={cc-by-nc-4.0}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f009c32

0 моделей