推理: 否
语言:

• 日语
• 英语
• 德语
• 冰岛语
• 中文
• 捷克语
  许可证: llama2

全新翻译模型发布

C3TR-Adapter 是专为google/gemma-7b设计的QLoRA适配器。
尽管采用4位量化技术，GPU显存需求仍增至8.1GB。
但可在Colab免费版运行，且性能显著提升！

webbigdata/ALMA-7B-Ja-V2

ALMA-7B-Ja-V2是一款支持日英互译的机器翻译模型。
该模型在旧版ALMA-7B-Ja基础上追加训练，性能更优。

除日英翻译外，本模型还具备以下语言对的翻译能力（但主要优化方向为日英互译）：

• 德语(de) ↔ 英语(en)
• 中文(zh) ↔ 英语(en)
• 冰岛语(is) ↔ 英语(en)
• 捷克语(cs) ↔ 英语(en)

基准测试结果

采用三类指标评估翻译性能（数值越高表现越好）：

BLEU

评估译文与原文的词汇相似度，但无法有效衡量语序准确性和语句流畅度。

chrF++

基于字符组合匹配度和词序的评估方法，但对长文本评估效果有限。

COMET

基于机器学习模型的自动评估工具，接近人工主观评价，但受训练数据影响较大。

对比NLLB-200

与Meta支持200+语言的超多语言翻译模型NLLB-200系列对比：

前代模型(ALMA-7B-Ja)

ALMA-7B-Ja-V2

多体裁文本实测

政府公文

古典文学

同人小说

示例代码

通过Colab免费版示例快速体验模型性能。

其他版本

llama.cpp

专为MacBook设计的4位整数量化方案llama.cpp。
使用gguf量化版可在无GPU设备运行。
无GPU版Colab示例

GPTQ

模型压缩技术GPTQ量化版(3.9GB)，牺牲少量性能提升速度。
批量翻译示例

ALMA采用创新范式：先单语微调后平行语料优化，详见论文。

原始模型ALMA-7B(26.95GB)
前代模型ALMA-7B-Ja(13.3GB)

关于本项目

• 开发团队: webbigdata