Nllb 200 Distilled 350M En Ko

🚀 NLLB-200 Distilled-350M_en2ko

NLLB-200モデルは翻訳タスクにおいて卓越した性能を発揮し、低リソース言語の問題解決に貢献しました。しかし、十分な計算環境を持たないユーザーにとって、600Mや1B以上のモデルを実行することは依然として困難です。そこで、私は英語から韓国語への翻訳に特化した、より小さなモデルを作成しました。このモデルはCPUでも実行可能です（混合精度や量子化を必要としません）。

🚀 クイックスタート

NLLB-200 Distilled-350M_en2koは、英語から韓国語への翻訳に特化したモデルです。以下のコード例を参考に、モデルを使用することができます。

✨ 主な機能

• NLLB-200 600Mをベースにした小規模モデルで、英語から韓国語への翻訳に特化。
• CPUでも実行可能（混合精度や量子化不要）。

📦 インストール

このモデルはtransformersライブラリを使用しています。transformersライブラリがインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールしてください。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('dhtocks/nllb-200-distilled-350M_en-ko', forced_bos_token_id=256098)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dhtocks/nllb-200-distilled-350M_en-ko', src_lang='eng_Latn', tgt_lang='kor_Hang')

inputs = tokenizer('[YOUR_INPUT]', return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0]))

📚 ドキュメント

モデル

• モデル: NLLB-200 600Mをベースに構築

  • パラメータ: 350,537,728 (350M)
  • エンコーダ層: 12 -> 3
  • デコーダ層: 12 -> 3
  • FFN次元: 4096 (同じ)
  • 埋め込み次元: 1024 (同じ)
  • 語彙サイズ: 256206 (同じ)

• ライセンス: CC-BY-NC

データ

評価指標

• CPU: Intel (R) Xeon(R) CPU @ 2.20GHz (16コア)
• GPU: NVIDIA L4 24GB

📄 ライセンス

このモデルのライセンスはCC-BY-NCです。

📚 引用

@misc{,
  title={NLLB-200 distilled_350M_en-ko},
  author={Saechan Oh},
  year={2024}
}