🚀 PLaMo翻译模型

Preferred Networks开发的翻译专用大型语言模型

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🚀 快速开始

PLaMo翻译模型是Preferred Networks开发的专门用于翻译任务的大型语言模型。若需了解更多详情，请参考博客文章和新闻稿。

模型列表

• plamo-2-translate … 用于翻译的微调后模型
• plamo-2-translate-base … 翻译基础模型
• plamo-2-translate-eval … 成对评估模型

PLaMo翻译模型采用PLaMo社区许可证发布。在下载之前，请仔细阅读以下许可证并表示同意。

• (英文) 正在建设中，给您带来不便，我们深表歉意。
• (日文) https://www.preferred.jp/ja/plamo-community-license/

⚠️ 重要提示

该模型尚未针对聊天对话或其他下游任务进行指令微调。

💡 使用建议

商业用户请查看PLaMo社区许可证，并通过以下表单联系我们以获取商业使用许可：点击此处

✨ 主要特性

该模型专为翻译任务设计，在英文和日文的翻译任务中表现出色，不过其测试尚未覆盖所有场景。

📦 安装指南

此文档未提及安装相关内容，若需安装，请参考模型发布方提供的详细说明。

💻 使用示例

基础用法

以下代码展示了如何使用主模型/基础模型进行翻译：

import vllm

# 当在内存充足的GPU上运行时，可以增加max_model_len和max_num_batched_tokens的值。
# 注意：切换到 "pfnet/plamo-2-translate-base" 可以尝试基础模型。
llm = vllm.LLM(model="pfnet/plamo-2-translate", trust_remote_code=True, max_model_len=2000, max_num_batched_tokens=2000)

prompt = r'''<|plamo:op|>dataset
translation
<|plamo:op|>input lang=English
Write the text to be translated here.
<|plamo:op|>output lang=Japanese
'''

responses = llm.generate([prompt] * 1, sampling_params=vllm.SamplingParams(temperature=0, max_tokens=1024, stop=["<|plamo:op|>"]))
# 注意：此输出为 "ここに翻訳するテキストを入力してください。"
print(responses[0].outputs[0].text)

高级用法

以下代码展示了如何使用评估模型进行翻译评估：

import vllm

# 当在内存充足的GPU上运行时，可以增加max_model_len和max_num_batched_tokens的值。
llm = vllm.LLM(model="pfnet/plamo-2-translate-eval", trust_remote_code=True, max_model_len=2000, max_num_batched_tokens=2000)

prompt = r'''<|plamo:op|>dataset
translation evaluation
<|plamo:op|>input lang=English
This is an apple.
<|plamo:op|>output id=A lang=Japanese
これはりんごです。
<|plamo:op|>output id=B lang=Japanese
これはリンゴです。
<|plamo:op|>best
id='''

responses = llm.generate([prompt] * 1, sampling_params=vllm.SamplingParams(temperature=0, max_tokens=1, stop=["<|plamo:op|>"]))
# 注意：此输出为 "A"
print(responses[0].outputs[0].text)

📚 详细文档

许可证协议说明

PLaMo社区许可证

要下载PLaMo 2 8B，您必须同意我们的许可证。以下是许可证的详细内容：

第1条（定义）

(1) “本契约”指PLaMo社区许可证协议。 (2) “PFN”指Preferred Networks株式会社。 (3) “本模型”指另行规定的名为“PLaMo”的模型权重、模型代码、分词器、训练脚本以及PFN随附提供的相关内容。 (4) “用户”指使用本模型的个人或法人。 (5) “派生模型”指对本模型进行修改或利用后创建的模型权重、模型代码及其他相关附属物。 (6) “生成物”指本模型或派生模型的输出结果。 (7) “本模型等”指本模型、派生模型和生成物的统称。 (8) “本许可证”指PFN基于本契约允许用户使用本模型等的许可。 (9) “商业目的”指超出个人使用或学术用途范围，用于商业活动或盈利目的的使用。商业目的还包括以开发、更改或提供用户的产品、服务或业务（包括托管服务或通过API提供）为目的的使用以及用户组织内部的使用。

第2条（用户）

用户必须年满18岁或达到其居住国可独立签订合同的年龄。但如果用户的法定监护人或法定代理人同意用户签订本契约，则不受此限制。

第3条（本许可证）

(1) PFN在用户同意并遵守本契约的条件下，允许用户在本契约规定的条件和范围内使用本模型等。 (2) 本许可证为非独占、全球性、不可转让且免版税的许可证。 (3) 用户仅在满足以下所有条件时，方可将本模型等用于商业目的。若用户不再满足其中任何条件，则不得再将本模型等用于商业目的。若要用于商业目的，必须重新从PFN获取商业许可证。 (i) 预先在PFN的官方注册页面https://forms.gle/mTL8tBLrMYXKNZD56进行注册。 (ii) 用户或其关联公司最近一个会计年度的收入或销售额不超过10亿日元（按用户当地货币换算）。

第4条（再分发及表示义务）

(1) 用户向第三方提供本模型等（包括派生模型及其生成物）时，必须满足以下条件： (i) 提供本契约的副本，并确保第三方遵守本契约的条件。 (ii) 明确标注“Built with PLaMo”，并在相关网站、用户界面、博客文章、产品信息页面或产品文档中进行说明。 (iii) 包含“PLaMo”在使用本模型等创建的AI模型名称中。

第5条（生成物的利用）

(1) 用户在明确标注生成物为本模型或派生模型的产出的前提下，可进行公开发布。 (2) 使用生成物训练模型时，该模型将被视为派生模型，适用本契约的条件，且仅可在本契约许可的条件下使用、分发和商业化。

第6条（其他使用条件）

用户在使用本模型等时，不得进行以下行为： (1) 违反法律法规或公序良俗的行为。 (2) 犯罪行为或预告、参与、助长犯罪以及与之相关的行为。 (3) 侵犯PFN或第三方权利或利益的行为。 (4) 损害PFN或第三方名誉或信誉的行为。 (5) 传播可能导致误解生成物为PFN官方意见等的信息的行为。 (6) 传播虚假信息的行为。 (7) 其他PFN合理认定为不适当的行为。

第7条（保证的否认）

(1) 本模型和生成物“按现状”提供，PFN对其准确性、真实性、适销性、质量、性能、特定用途适用性、权利无侵害等方面不提供任何保证。 (2) 用户不得将生成物作为法律、医疗、金融、人物评估或其他重要事项决策的唯一证据、评估或意见来源。 (3) 用户需对本模型等的使用及其结果承担全部责任。

第8条（责任的限制）

(1) 无论责任是基于合同、侵权、产品责任还是其他法律责任，PFN在本契约和本模型等相关事宜上对用户承担的损害赔偿责任仅限于通常和直接的损害（无论是否可预见，对于损失的利润、特殊损害、间接损害等其他损害不承担责任），损害赔偿金额上限为500日元。但如果PFN存在故意或重大过失，则不受此限制。 (2) 尽管有前款规定，若用户将本模型等用于商业目的，PFN在本契约和本模型等相关事宜上对用户不承担任何损害赔偿责任和其他责任。

第9条（用户的责任）

(1) 用户在获取和使用本模型等时，需遵守适用的法律法规（包括与进出口和贸易相关的法律法规）和本契约。 (2) 若用户因违反本契约或使用本模型等给PFN造成损害，需进行赔偿。 (3) 若因用户使用本模型等导致PFN受到第三方的损害赔偿请求或其他请求，用户需使PFN免责并避免对PFN造成损害。

第10条（权利的归属）

(1) 本模型的所有权利归PFN或授予PFN本模型许可的第三方所有。 (2) 派生模型中，用户对本模型进行修改部分的权利归用户所有，其他部分的权利归PFN所有。 (3) 生成物的所有权利归用户所有。

第11条（契约期间及终止）

(1) 本契约自用户同意本契约或访问本模型时起，至本契约解约时止。 (2) 若用户违反本契约的任何条款，PFN有权立即解除本契约，用户需删除本模型等的所有副本并立即停止使用。

第12条（契约的变更）

PFN有权变更本契约（包括本模型等相关的规则和规定等）。PFN变更本契约时，需在变更生效前以PFN规定的方式通知用户变更内容和生效时间。

第13条（准据法及管辖裁判所）

(1) 本契约适用日本法律。 (2) 因本模型等和本契约引起的纠纷，东京地方法院为专属协议管辖法院。

模型相关信息

🔧 技术细节

局限性

PLaMo翻译模型是一项新技术，使用时存在风险。截至目前的测试仅限于英文和日文，且无法涵盖所有场景。因此，与所有大语言模型一样，PLaMo翻译模型的潜在输出无法提前预测，在某些情况下，模型可能会给出不准确、有偏差或其他令人反感的回复。

风险应对

在部署PLaMo翻译模型的任何应用之前，开发者应针对其具体应用进行安全测试和调整。

🤝 贡献指南

此文档未提及贡献相关内容，若您想为该项目做贡献，可联系模型发布方获取详细指引。

📄 许可证

本模型采用PLaMo社区许可证发布，详细许可内容请见上文以及许可证链接。

致谢

本模型是在“后5G信息通信系统增强基础设施研发项目”（JPNP 20017）的资助下进行训练的，该项目由新能源产业技术综合开发机构（NEDO）资助。

Preferred Networks株式会社集团的AI政策

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