Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект, Natural Language Processing, Изучение языков, iOS, Habr

Продолжение статьи «Как создать переводчик для низкоресурсного языка».

Год назад я рассказывал, как дообучил две модели MarianMT: одну для перевода с русского на кабардинский, другую обратно. Сейчас вместо двух моделей обучена одна, на 61 млн параметров, и она переводит в обе стороны. На FLORES-200 русско-кабардинский перевод вырос с 38.7 до 57.4 chrF, кабардинско-русский с 35.0 до 50.2. Для сравнения: в среднем по 30 «большим» языкам многоязычная SMaLL-100 даёт 47–48. Обучение заняло 6 часов на одной арендованной RTX 4090 и обошлось меньше чем в 10 долларов. Всё остальное делалось на Mac mini с Claude Code в терминале.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro