GPT
הוספת כלי
O

opus-mt-en-es

קוד פתוח

Helsinki-NLPapache-2.02022-03-02

  • transformers
  • pytorch
  • tf
  • jax
  • marian

הכלי מתרגם ישירות מאנגלית לספרדית, בלי שום יומרה לעשות דברים אחרים. עם קבצים בגודל של פחות מגיגהבייט, אפשר לדחוף אותו לכל שרת או לפטופ ישן בלי לשלם על קריאות API יקרות.

  • 512טוקנים בהקשר
  • 894 MBמשקל הקבצים
  • 162,098הורדות בחודש
  • 123לייקים

מה זה

מדובר במודל תרגום קלאסי מסוג MarianMT שמבוסס על שש שכבות. הוא אומן לפעולה אחת בלבד, לקחת טקסט באנגלית ולהוציא אותו בספרדית. אין פה יכולות שיחה, אין תמיכה בשפות אחרות ואין הבנת הנחיות מורכבות, ודווקא בגלל זה הוא רזה ומהיר במיוחד.

במדדים שפורסמו הוא מציג ציון BLEU של 54.9 על מבחני Tatoeba, לצד ציונים שנעים סביב 30 עד 39 על מבחני חדשות סטנדרטיים. הפער הזה אומר שבמשפטים קצרים ויומיומיים הוא מדויק מאוד, אבל בטקסטים עיתונאיים ארוכים או מורכבים יותר התרגום יוצא מכני ודורש עריכה אנושית.

מתאים ל

  • לוקליזציה של ממשקי משתמש

    תרגום שדות קצרים ומחרוזות מערכת מאנגלית לספרדית בצורה מהירה ובלי עלות פר בקשה.

  • תרגום פנימי ללא אינטרנט

    מתאים לסביבות מבודדות שבהן אסור להוציא מידע אישי או נתונים עסקיים לשירותי ענן חיצוניים.

  • עיבוד מקדים למאגרי מידע

    תרגום מהיר של כמויות גדולות של טקסט מאנגלית לספרדית לצורך אינדוקס, סינון או חיפוש מקומי.

איפה זה נופל

הוא לא יודע לתרגם מספרדית לאנגלית, אלא רק בכיוון ההפוך. חלון ההקשר מוגבל ל־512 טוקנים, כך שאי אפשר להזין לו מסמכים ארוכים בבת אחת בלי לחתוך אותם לפסקאות קצרות קודם לכן. מעבר לזה, המודל אומן עוד בשנת 2020 על נתוני Tatoeba וחדשות, ולכן סלנג עדכני או מונחים טכניים חדשים עלולים להשתבש.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ אותו על שרת ללא GPU?

כן, בגלל שהמשקל שלו פחות מגיגהבייט ויש לו רק שש שכבות, מעבד סטנדרטי מספיק בהחלט לקבלת זמני תגובה טובים.

האם הוא תומך בתרגום לעברית?

לא. המודל תומך אך ורק בזוג השפות אנגלית כמקור וספרדית כיעד, ואינו כולל שום ידע בעברית.

איך מריצים

טוענים אותו ישירות דרך ספריית transformers בפייתון. עם משקל של 894 מגהבייט וחלון הקשר של 512 טוקנים בלבד, לא צריך כרטיס מסך ייעודי כדי להריץ אותו. הוא רץ בלי בעיה על מעבד רגיל של שרת פשוט או מחשב מקומי, וצורך זיכרון עבודה מינימלי.

אם אתם צריכים לתרגם מאגר נתונים פנימי, מסמכים רגישים או אלפי משפטים בשרשרת בלי להוציא כסף על כל טוקן, הרצה עצמאית שלו היא בחירה הגיונית. אם אתם צריכים לתרגם טקסטים ספרותיים עשירים מדי פעם, עדיף להשתמש במודל ענן גדול.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

12 קבצים במאגר, 894 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

רישיון apache-2.0 מאפשר שימוש חופשי לחלוטין, כולל שימוש מסחרי, שינוי הקוד והפצה של המודל בתוך מוצר סגור. התנאי העיקרי הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים המקורית והצהרה על שינויים שבוצעו.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗