Vntl Llama3 8b V2 Imatrix Gguf

🚀 基于lmg - anon/vntl - llama3 - 8b - v2 - hf的日语视觉小说英译微调模型

本项目是一个基于特定模型的微调项目，旨在提升大语言模型将日语视觉小说翻译成英语的性能。通过使用新版的VNTL数据集进行微调，在准确性和稳定性方面有显著提升。

🚀 快速开始

本项目是对 LLaMA 3 Youko 进行的QLoRA微调，使用了新版的VNTL数据集。其目的是提高大语言模型将日语视觉小说翻译成英语的性能。与之前的版本不同，此版本不包含“聊天模式”。

✨ 主要特性

• 性能提升：重新构建并扩展了VNTL数据集，在准确性和稳定性方面优于之前的版本，即使在高温设置下也能减少错误（不过为获得最佳准确性，仍建议温度设置为0）。
• 格式调整：切换到默认的LLaMA3提示格式，解决了之前自定义格式带来的使用问题。
• 多行支持：增加了对多行翻译的适当支持，而旧版本仅处理单行翻译。
• 精度优化：整体翻译准确性更高，但译文相较于之前版本更倾向于直译。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

本微调使用LLaMA 3提示格式，以下是一个翻译的提示示例：

<|begin_of_text|><|start_header_id|>Metadata<|end_header_id|>

[character] Name: Uryuu Shingo (瓜生 新吾) | Gender: Male | Aliases: Onii-chan (お兄ちゃん)
[character] Name: Uryuu Sakuno (瓜生 桜乃) | Gender: Female<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[桜乃]: 『……ごめん』<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Sakuno]: 『... Sorry.』<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[新吾]: 「ううん、こう言っちゃなんだけど、迷子でよかったよ。桜乃は可愛いから、いろいろ心配しちゃってたんだぞ俺」<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Shingo]: "Nah, I know it’s weird to say this, but I’m glad you got lost. You’re so cute, Sakuno, so I was really worried about you."<|eot_id|>

该提示在温度为0时生成的翻译为：

[Shingo]: "Nah, I know it’s weird to say this, but I’m glad you got lost. You’re so cute, Sakuno, so I was really worried about you."

高级用法

元数据部分不仅限于角色信息，你还可以添加琐事信息，并教导模型正确发音它难以处理的单词。以下是一个示例：

<|begin_of_text|><|start_header_id|>Metadata<|end_header_id|>

[character] Name: Uryuu Shingo (瓜生 新吾) | Gender: Male | Aliases: Onii-chan (お兄ちゃん)
[character] Name: Uryuu Sakuno (瓜生 桜乃) | Gender: Female
[element] Name: Murasamemaru (叢雨丸) | Type: Quality<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[桜乃]: 『……ごめん』<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

[Sakuno]: 『... Sorry.』<|eot_id|><|start_header_id|>Japanese<|end_header_id|>

[新吾]: 「ううん、こう言っちゃなんだけど、迷子でよかったよ。桜乃は叢雨丸いから、いろいろ心配しちゃってたんだぞ俺」<|eot_id|><|start_header_id|>English<|end_header_id|>

该提示在温度为0时生成的翻译为：

[Shingo]: "Nah, I know it’s not the best thing to say, but I’m glad you got lost. Sakuno’s Murasamemaru, so I was really worried about you, you know?"

📚 详细文档

采样建议

为获得最佳结果，使用此模型时强烈建议使用中性采样参数（温度为0且无重复惩罚）。

训练细节

本次微调使用的超参数与 之前的版本 相似，唯一的区别是使用了全新的数据集。

🔧 技术细节

文档未提供足够的技术实现细节，暂不展示。

📄 许可证

文档未提供许可证信息，暂不展示。

⚠️ 重要提示

虽然此版本的翻译更准确，但与之前的版本相比，译文更倾向于直译。

💡 使用建议

为获得最佳准确性，建议将温度设置为0。