/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7 млрд
Размер весов
15,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Tri-7B-Base
Опубликована
6 дек 2025

ja-ko-vn-7b-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель переводит короткие игровые реплики и диалоги визуальных новелл с японского на корейский.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 дек 2025

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

hell0ks가 개발한 ja-ko-vn-7b-v1은 Trillion Labs의 Tri-7B-Base 모델을 일본어 시각소설 및 게임 대사와 한국어 번역 쌍으로 SFT한 7B 파라미터 밀집형 Llama 모델입니다. 모델 предназначена для перевода коротких реплик с японского на корейский, в том числе в игровых плагинах. Принимает японский исходный текст и может сохранять управляющие коды и специальные символы; для собственных имён можно передавать подсказки. Использует контекст до 4096 токенов и рассчитана на одношаговый режим Completions, а не чат.

Модель подходит для локализации диалогов визуальных новелл и других игр, особенно при пакетном или построчном переводе. Обратный перевод и другие языковые пары не поддерживаются; автор не рекомендует применять модель там, где критична точность, а обработка имён может быть нестабильной. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0.

Сценарии применения

  • перевод реплик японских визуальных новелл на корейский
  • локализация диалогов японских игр
  • перевод коротких игровых фраз с сохранением управляющих кодов
  • перевод японского текста в плагинах вроде XUnityTranslator

Ограничения

Поддерживается только перевод с японского на корейский; обратное направление и другие языки могут приводить к сбоям. Автор не рекомендует модель для задач, где критична точность; обработка собственных имён может быть нестабильной.

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

ja-ko-vn-7b

This model translates short dialogue from Japanese visual novels or other games into Korean.

이 모델은 일본어로 된 비주얼 노벨 혹은 타 게임의 짧은 대사를 한국어로 번역합니다.

Updates

  • 2025/12/06 - Model upload
  • 2025/12/06 - 모델 업로드
  • 2025/12/07 - Fixed chat template
  • 2025/12/07 - 채팅 템플릿을 수정했습니다

Model Details

Model Description

TrillionLabs의 Tri-7B-Base를 베이스로 해서, 그 위에 Visual Novel의 대사 원문(일본어)과 번역(한국어)을 SFT 한 모델입니다.

  • Developed by: hell0ks
  • Model type: Translation
  • Language(s) (NLP): Japanese(Input), Korean(Output)
  • License: Apache 2.0
  • Finetuned from model : trillionlabs/Tri-7B-Base
  • Max context length : 4096

Model Sources

Uses

  • Temperature: 0.1, Top_k = 0.9 추천드립니다.
  • 고유 명사, 이름 등은 System prompt로 힌트를 주실 수 있습니다. 예: 岡部倫太郎=오카베 린타로,阿万音鈴羽=아마네 스즈하
  • 프롬프트는 일본어 원문만 입력하세요. 제어 코드나 특수문자도 최대한 그대로 유지하도록 학습되었습니다.
  • Chat 모드로 사용하지 마시고, Completions 모드로 사용하세요. 싱글 턴으로만 학습되었습니다.

Direct Use

  • vllm, Transformers로 서빙하여 타 게임 플러그인 (XUnityTranslator)등과 사용하실 수 있습니다.

Out-of-Scope Use

  • 번역의 정확성이 크게 중요하지 않은 작업에만 사용하세요. (비즈니스 용 등에 사용 비권장)

Bias, Risks, and Limitations

  • 일본어에서 한국어 번역만 지원합니다. 반대나 다른 언어는 지원하지 않습니다. (오작동 발생)
  • Safety RL이 되지 않은 모델입니다. 출력문의 내용 및 결과물에 대해선 책임지지 않습니다.
  • 고유명사 기능이 불안정할 수 있습니다. 발생하는 예시를 피드백 주시면 도움이 됩니다!

Recommendations

  • 사용자(직접 및 하위 사용자 모두)는 모델의 위험성, 편향성 및 한계점을 인지해야 합니다.
  • 긴 텍스트를 번역해야 하는 경우 문단 혹은 문장 단위로 이용하시는 것을 추천드립니다.

Technical Specifications

Hardware

Nvidia DGX Spark, 2 Nodes

Software

Axolotl

Acknowledgement

학습 하드웨어를 대가 없이 지원해주신 익명의 분께 감사 인사 드립니다.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fc43ea6

0 моделей