/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-SA 4.0
Опубликована
7 авг 2026

jinen-v2-small.gguf

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

jinen-v2-small — японская модель преобразования каны в кандзи, разработанная Hitoshi Togasaki и представленная в формате GGUF.

6 050скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 2026

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 предназначена для японского ввода, в частности для преобразования чтения в текст с кандзи, с учётом левого контекста. Поддерживаемый язык — японский; заявленная задача относится к генерации текста, но модель рассчитана на специализированный сценарий конвертации кана–кандзи.

Размер исходной модели составляет около 109,5 млн параметров. Доступны варианты GGUF с точностью F16, Q8_0, Q5_K_M и Q4_K_M; их размер — примерно от 72 до 220 МБ. В тесте AJIMEE-Bench точность Accuracy@1 составила до 80,5% без нормализации и до 86,5% после NFKC-нормализации. На CPU с четырьмя потоками задержка p50 находилась в диапазоне 38–61 мс в зависимости от варианта квантования. Контекст запуска в тесте составлял 1024 токена, а левый контекст — 64 символа.

Для корректной работы вход необходимо предварительно нормализовать по NFKC; без этого точность существенно снижается. Модель использует специальный формат промпта с токенами начала входа, результата и левого контекста, а декодирование рекомендуется выполнять строго жадным методом с temperature 0 и top-k 1. Архитектура и точный объём контекстного окна самой модели отдельно не указаны. В обучающем корпусе частично использовались обработанные библиографические данные Национальной парламентской библиотеки Японии; библиотека не создавала, не предоставляла и не гарантирует модель. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

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

jinen-v2-small (GGUF)

かな漢字変換モデル jinen v2 の GGUF 版 (small / 109.5M)。 NFKC 前提のモデルなので、プロンプトは NFKC 正規化して投げること。

AJIMEE-Bench

azooKey/AJIMEE-Bench JWTD_v2/v1 200 問、greedy。

ファイルサイズAccuracy@1Accuracy@1 (NFKC)p50p90p99
jinen-v2-small-f16.gguf220 MB80.0%86.0%61 ms147 ms233 ms
jinen-v2-small-Q8_0.gguf117 MB80.5%86.5%44 ms100 ms146 ms
jinen-v2-small-Q5_K_M.gguf81 MB80.0%86.0%48 ms111 ms171 ms
jinen-v2-small-Q4_K_M.gguf72 MB79.5%85.5%38 ms86 ms131 ms

NFKC 列は参照側にも NFKC を掛けたもの。 llama.cpp b10200 (CPU, 4 threads)、n_ctx 1024、左文脈 64 文字。 参考: 変換元の HF 版 (PyTorch) は exact 80.5% / NFKC 86.5%。

使い方

llama-server -m jinen-v2-small-Q5_K_M.gguf --temp 0 --top-k 1

プロンプト形式は jinen-v1 と同じで、 特殊トークンで組み立てる。

トークン役割
\uee00入力 (読み) の開始
\uee01出力 (変換結果) の開始
\uee02左文脈の開始
import unicodedata
INPUT_START, OUTPUT_START, CONTEXT = "\uee00", "\uee01", "\uee02"

prompt = f"{CONTEXT}{context}" if context else ""
prompt += f"{INPUT_START}{reading}{OUTPUT_START}"
prompt = unicodedata.normalize("NFKC", prompt)  # 必須。入れないと精度が大きく落ちる

\uee01 以降を変換結果として読み、必ず greedy (--temp 0 --top-k 1) で使うこと。

出典

学習コーパスの一部として、国立国会図書館の書誌データを加工しました。

出典:国立国会図書館「全国書誌データ」(2026年7月9日に取得)および 国立国会図書館サーチの書誌データを加工して作成

加工および本モデルの作成は Hitoshi Togasaki によるものであり、 国立国会図書館が作成・提供・保証するものではありません。

ライセンス

CC BY-SA 4.0

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
3461d05

0 моделей