Edit model card

translation_en_ru

Эта модель дообучена на Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru с помощью датасета tico19, который содержит терминологию связанную с COVID-19. Модель может использоваться для перевода медицинских текстов

Результаты на тестовых данных:

  • Loss: 1.1217
  • Bleu: 30.84

Запуск модели

from transformers import pipeline

model_checkpoint = "glazzova/ml_translation_model1"
translator = pipeline("translation", model=model_checkpoint)
translator("i have a little cold and a cough")

# у меня есть простуда и кашель

Гиперпараметры

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.40.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1
Downloads last month
203
Safetensors
Model size
76.2M params
Tensor type
F32
·

Finetuned from

Dataset used to train glazzova/translation_en_ru