Smolmaestra 1.7b Translation

🚀 スモールメイストラ - テキスト翻訳に特化した軽量モデル

スモールメイストラは、英語とイタリア語間のテキスト翻訳に特化した軽量モデルで、効率的かつ直接的に翻訳結果を出力します。

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英語からイタリア語への翻訳を行う場合は、軽量Quadrifoglioモデルもご確認ください。

🚀 クイックスタート

このモデルは、約300,000個の英語からイタリア語、およびイタリア語から英語の翻訳例を使用して微調整されています。微調整により、モデルは余計な説明なしに直接翻訳結果を提供できるようになっています。

Nvidia A10G GPUでの微調整には約10時間かかりました。モデルの規模が小さいため、CPU上でも良好に動作します。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "LeonardPuettmann/SmolMaestra-1.7b-Instruct-v0.1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, 
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, add_bos_token=True, trust_remote_code=True)

row_json = [
    {"role": "system", "content": "Your job is to return translations for sentences or words from either Italian to English or English to Italian."},
    {"role": "user", "content": "Do you sell tickets for the bus?"},
]

prompt =  tokenizer.apply_chat_template(row_json, tokenize=False)
model_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

with torch.no_grad():
    print(tokenizer.decode(model.generate(**model_input, max_new_tokens=1024)[0]))

📚 ドキュメント

データソース

データはtatoeba.comの文章ペアから取得されています。データは以下のリンクからダウンロードできます：https://tatoeba.org/downloads

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