/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3
Базовая модель
llama-3-youko-8b
Опубликована
2 янв 2025

vntl-llama3-8b-v2-gguf

ПереводТекст → текст3 профессии

lmg-anon/vntl-llama3-8b-v2-gguf — это QLoRA-тонкая настройка модели LLaMA 3 Youko 8B, разработанной rinna.

27 645скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены2 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель обучена на расширенной версии набора данных VNTL-v5-1k и предназначена для перевода визуальных новелл с японского языка на английский.

Модель поддерживает японский и английский языки, использует стандартный формат промптов LLaMA 3 и умеет обрабатывать как однострочные, так и многострочные переводы. Вход может включать метаданные о персонажах, именах, псевдонимах и других элементах, что помогает сохранять единообразие терминологии и имён собственных. Размер базовой модели — 8B параметров; другие характеристики контекстного окна и модальностей в README не указаны.

По заявлению автора, версия отличается повышенной точностью и стабильностью по сравнению с предыдущей, а также реже допускает ошибки при высоких температурах. Переводы при этом стали более буквальными. Для наилучшего качества рекомендуется температура 0 и отсутствие штрафа за повторения. Модель ориентирована именно на перевод визуальных новелл и может быть менее подходящей для универсального перевода или диалогового режима, который в этой версии не поддерживается. Лицензия указана как llama3.

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

Summary

This is a LLaMA 3 Youko qlora fine-tune, created using a new version of the VNTL dataset. The purpose of this fine-tune is to improve performance of LLMs at translating Japanese visual novels to English.

Unlike the previous version, this one doesn't includes the "chat mode".

Notes

For this new version of VNTL 8B, I've rebuilt and expanded VNTL's dataset from the groud up, and I'm happy to say it performs really well, outperforming the previous version when it comes to accuracy and stability, it makes far fewer mistakes than it even when running at high temperatures (though I still recommend temperature 0 for the best accuracy).

Some major changes in this version:

  • Switched to the default LLaMA3 prompt format since people had trouble with the custom one
  • Added proper support for multi-line translations (the old version only handled single lines)
  • Overall better translation accuracy

One thing to note: while the translations are more accurate, they tend to be more literal compared to the previous version.

Sampling Recommendations

For optimal results, it's highly recommended to use neutral sampling parameters (temperature 0 with no repetition penalty) when using this model.

Training Details

This fine-tune was done using similar hyperparameters as the previous version. The only difference is the dataset, which is a brand-new one.

  • Rank: 128
  • Alpha: 32
  • Effective Batch Size: 45
  • Warmup Ratio: 0.02
  • Learning Rate: 6e-5
  • Embedding Learning Rate: 1e-5
  • Optimizer: grokadamw
  • LR Schedule: cosine
  • Weight Decay: 0.01

Train Loss: 0.42

Translation Prompt

This fine-tune uses the LLaMA 3 prompt format, this is an prompt example for translation:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>Metadata<|end_header_id|>

[character] Name: Uryuu Shingo (瓜生 新吾) | Gender: Male | Aliases: Onii-chan (お兄ちゃん)
[character] Name: Uryuu Sakuno (瓜生 桜乃) | Gender: Female<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[桜乃]: 『……ごめん』<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Sakuno]: 『... Sorry.』<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[新吾]: 「ううん、こう言っちゃなんだけど、迷子でよかったよ。桜乃は可愛いから、いろいろ心配しちゃってたんだぞ俺」<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Shingo]: "Nah, I know it’s weird to say this, but I’m glad you got lost. You’re so cute, Sakuno, so I was really worried about you."<|eot_id|>

The generated translation for that prompt, with temperature 0, is:

[Shingo]: "Nah, I know it’s weird to say this, but I’m glad you got lost. You’re so cute, Sakuno, so I was really worried about you."

Trivia

The Metadata section isn't limited to character information - you can also add trivia and teach the model the correct way to pronounce words it struggles with.

Here's an example:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>Metadata<|end_header_id|>

[character] Name: Uryuu Shingo (瓜生 新吾) | Gender: Male | Aliases: Onii-chan (お兄ちゃん)
[character] Name: Uryuu Sakuno (瓜生 桜乃) | Gender: Female
[element] Name: Murasamemaru (叢雨丸) | Type: Quality<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[桜乃]: 『……ごめん』<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Sakuno]: 『... Sorry.』<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[新吾]: 「ううん、こう言っちゃなんだけど、迷子でよかったよ。桜乃は叢雨丸いから、いろいろ心配しちゃってたんだぞ俺」<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

The generated translation for that prompt, with temperature 0, is:

[Shingo]: "Nah, I know it’s not the best thing to say, but I’m glad you got lost. Sakuno’s Murasamemaru, so I was really worried about you, you know?"

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
ab7c828

0 моделей