Töz-Çevir-1
İngilizce ↔ Türkçe çeviri, tarayıcınızda
Sıfırdan eğittiğimiz 74 milyon parametreli çeviri modeli cihazınızda çalışır. Giriş yok, sunucu yok: yazdığınız metin bilgisayarınızdan çıkmaz.
Bir ile üç kelimelik çok kısa girdilerde model bazen çıktıyı tekrar eder ya da başa dolgu ekler (bilinen bir eksik). Kısa bir ifadeyi tam bir cümle içinde vermek daha iyi sonuç verir.
Çeviri modeli indirilecek
Model tarayıcınıza bir kez iner (109 MB) ve önbelleğe alınır; sonraki ziyaretlerde yeniden inmez. Çeviri cihazınızda yapılır, metniniz hiçbir yere gönderilmez. Wi-Fi önerilir.
Model indiriliyor…
Nasıl çalışır?
Model cihazınıza iner
İlk kullanımda Hugging Face'teki TozAI/Toz-Cevir-1 deposundan 8-bit ONNX sürümü (109 MB) tarayıcı önbelleğine iner.
Çeviri tarayıcıda yapılır
Encoder cümlenin tamamını okur, decoder çeviriyi parça parça yazar. ONNX Runtime Web ve WebAssembly ile ayrı bir iş parçacığında çalışır; sayfa donmaz.
Metin cihazdan çıkmaz
Yazdığınız metin ve çeviri hiçbir sunucuya gönderilmez, hesap gerekmez. Gizlilik
Modelin ayrıntıları ve tarayıcıya nasıl taşındığı: Töz-Çevir-1 nedir?
Sonuçlar
chrF++ / BLEU, her test setinden 500 cümle, beam 4. Yüksek daha iyi. Aşağıdaki sayılar model kartından, 32-bit PyTorch sürümüyle ölçüldü; tarayıcıda çalışan 8-bit sıkıştırılmış sürümü FLORES-200 en→tr'de (aynı 500 cümle) kendimiz ölçtük: 59,5 / 31,7. Türkçe→İngilizce yönünü 8-bit için ölçmedik.
| Test seti | Töz-Çevir-1 (74M) | OPUS-MT base (~75M) | OPUS-MT tc-big (~235M) |
|---|---|---|---|
| FLORES-200 en→tr | 60,0 / 32,6 | 55,5 / 26,0 | 59,2 / 30,9 |
| FLORES-200 tr→en | 59,1 / 35,5 | 56,7 / 31,7 | 62,1 / 38,0 |
| WMT24++ en→tr | 53,1 / 24,5 | 46,8 / 18,4 | 50,8 / 22,4 |
| NTREX-128 en→tr | 48,3 / 18,7 | 46,7 / 16,5 | 48,8 / 19,0 |
500 cümlelik alt küme kullanıldığı için birkaç onda birlik farklar ölçüm gürültüsü içindedir. İngilizce→Türkçe'de benzer boydaki OPUS-MT base'in önünde ve yaklaşık üç kat büyük tc-big ile aynı seviyede; Türkçe→İngilizce'de tc-big'in yaklaşık 3 chrF++ puan gerisinde.
Bilinen eksikler
- Çok kısa girdiler (bir ila üç kelime, selamlaşmalar): çıktı bazen tekrarlanır ya da başa dolgu eklenir. "I love you." → "Seni seviyorum. Seni seviyorum."
- Deyimler kelimesi kelimesine çevrilir. "It's raining cats and dogs." → "Kedi ve köpekler yağmur yağıyor."
- Cümle düzeyinde çalışır: belge bağlamı yok, zamirler ve terimler cümleler arasında kayabilir.
- Resmî, hukuki, tıbbi ve çok teknik metinler denenmedi; çıktı mutlaka bir insan tarafından kontrol edilmeli. İsim ve sayılar yanlış çıkabilir.
- 254 tokenden uzun cümleler kesilir.
Sık sorulan sorular
Metnim bir sunucuya gönderiliyor mu?
Hayır. Çeviri modeli tarayıcınızda çalışır; yazdığınız metin ve çeviri cihazınızdan çıkmaz. Ağa yalnızca model dosyalarını (Hugging Face) ve çalıştırma kütüphanesini (jsDelivr) indirmek için gidilir. Giriş de gerekmez.
Hangi dilden çevirdiğimi söylemem gerekiyor mu?
Hayır, yalnızca hedef dili seçersiniz. Model kaynak dili kendisi anlar. İngilizce ve Türkçe dışındaki diller için eğitilmedi.
Ne kadar veri iniyor?
İlk kullanımda yaklaşık 109 MB (8-bit sıkıştırılmış model). Dosyalar tarayıcı önbelleğine alınır, sonraki ziyaretlerde yeniden inmez. İndirmeden önce onayınız istenir.
Google Çeviri ya da DeepL kadar iyi mi?
Hayır, bu iddiayı yapmıyoruz. Töz-Çevir-1 74 milyon parametreli küçük bir model; kıyasladığımız açık OPUS-MT modelleriyle aşağıdaki tabloda ölçüldü. Ticari çeviri hizmetleriyle karşılaştırmadık. Önemli metinleri bir insanın kontrol etmesi gerekir.
Uzun metinleri çevirir mi?
Model cümle düzeyinde eğitildi; uzun metni cümlelere bölüp tek tek çevirir. Belge bağlamı yoktur, bu yüzden zamirler, hitap biçimi ve terimler cümleden cümleye kayabilir. Bu sayfada en fazla 3.000 karakter çevrilir.
Lisansı ne, kodu açık mı?
Kod ve ağırlıklar Apache-2.0. Ağırlıklar Hugging Face'te, çıkarım ve ölçüm kodu GitHub'da. Eğitim kodu yayınlanmadı.