Honyaku-13b

Description

This is a translation model utilizing the high Japanese proficiency of Swallow-hf-13b, primarily focused on English-Japanese or any language-to-Japanese translation.

The model, tokyotech-llm/Swallow-13b-hf, has been fine-tuned with an 4K context and is mainly aimed at translating relatively long texts ranging from 100 tokens to 1-2 thousand tokens.

While its core strength lies in English-Japanese translation, it also partially supports translation in other languages.
(Multilingual translation features and long context translation become unstable when quantized.)

Prompt

An XML-like instruction template has been adopted.

Please enter the English text you want to translate. We will translate entire paragraphs of around 500 tokens. By looking at the whole text, we adapt the translation style according to the context. We do not support short sentences.

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Evaluation

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WMT23（EN->JA)

引用 @aorblue様測定link

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概要

Swallow-hf-13bの高い日本語力を利用した翻訳モデルです
tokyotech-llm/Swallow-hf-13b

英日翻訳メインに、ファインチューニングしています
1-2K tokenまでの翻訳に対応しています

英語以外の言語から日本語への翻訳も一部対応しています

プロンプト

XML likeなタグによるinstructionフォーマットを採用しました

翻訳する英文を入力してください。約500token前後の段落全体を翻訳することを目的としています。
文章全体を見て翻訳するため、文脈に応じて文体を変化させます。
短い文章は予測できない反応することがあります。

Usage

Prompt format:English to Japanese (main function)

<english>:　sentences　<NL>

<japanese>: 　

Prompt format:Other language to Japanese (experimental)

<english>:　sentences　<NL>

<japanese>: 　

Prompt format:Japanese to English

not supported

長文の場合、Textstreamerの使用をお勧めします

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model_name = "aixsatoshi/Honyaku-13b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Define the streamer
streamer = TextStreamer(tokenizer)

# Define the English prompt
english_prompt = """
In an era marked by rapid globalization, the intricate interplay between international law, economic policies, and political dynamics has become increasingly complex. 
Legal frameworks, once confined within national borders, now stretch across continents, necessitating a nuanced understanding of transnational legislation and treaties. 
As multinational corporations navigate the labyrinthine maze of global markets, economic theories that underpin currency fluctuations, trade imbalances, and fiscal policies are more pertinent than ever. 
Central to these economic considerations is the concept of market equilibrium, a delicate balance affected by myriad factors including consumer behavior, governmental regulations, and global crises.
Politically, the landscape is equally labyrinthine. Ideological shifts and the resurgence of nationalism have reshaped diplomatic relations, with international agreements and alliances being tested under the strain of geopolitical tensions. 
The role of supranational entities like the United Nations and the European Union in mediating these conflicts is of paramount importance, as is the need for diplomatic finesse in an increasingly multipolar world. 
Furthermore, the intersection of politics and economics is evident in the debate over economic sanctions and their efficacy in swaying political decisions.
In this context, understanding the subtleties of rhetoric used in political discourse, and how it interweaves with legal jargon and economic terminology, is crucial. 
For instance, the rhetoric surrounding fiscal austerity measures often intertwines with legal discourse on budgetary legislation and economic debates on inflation control. 
Similarly, discussions on constitutional amendments are frequently laden with political undertones, reflecting broader societal issues and ideological divides.
This convergence of legal, economic, and political vernacular presents a unique challenge for machine translation systems, demanding not only linguistic accuracy but also a deep comprehension of the nuanced interplay of these disciplines.
"""

# Prepare the prompt for English to Japanese translation
prompt = f"<english>: {english_prompt} <NL>\n\n<japanese>:"

# Tokenize the input text and move to CUDA device
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

# Generate the output using the model and streamer
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=4096, do_sample=True, top_k=20, top_p=0.95, streamer=streamer)

出力例

mmngaさん作成のgguf版(prompt 973 tokens)

mmnga/aixsatoshi-Honyaku-13b-gguf

aixsatoshi-Honyaku-13b-Q8-0.gguf　出力例　Output 1105tokens Total 2076 tokens

<english>:1. In an era marked by rapid globalization, the intricate interplay between international law, economic policies, and political dynamics has become increasingly complex. Legal frameworks, once confined within national borders, now stretch across continents, necessitating a nuanced understanding of transnational legislation and treaties. As multinational corporations navigate the labyrinthine maze of global markets, economic theories that underpin currency fluctuations, trade imbalances, and fiscal policies are more pertinent than ever. Central to these economic considerations is the concept of market equilibrium, a delicate balance affected by myriad factors including consumer behavior, governmental regulations, and global crises.

2. Politically, the landscape is equally labyrinthine. Ideological shifts and the resurgence of nationalism have reshaped diplomatic relations, with international agreements and alliances being tested under the strain of geopolitical tensions. The role of supranational entities like the United Nations and the European Union in mediating these conflicts is of paramount importance, as is the need for diplomatic finesse in an increasingly multipolar world. Furthermore, the intersection of politics and economics is evident in the debate over economic sanctions and their efficacy in swaying political decisions.

3. In this context, understanding the subtleties of rhetoric used in political discourse, and how it interweaves with legal jargon and economic terminology, is crucial. For instance, the rhetoric surrounding fiscal austerity measures often intertwines with legal discourse on budgetary legislation and economic debates on inflation control. Similarly, discussions on constitutional amendments are frequently laden with political undertones, reflecting broader societal issues and ideological divides.

4. This convergence of legal, economic, and political vernacular presents a unique challenge for machine translation systems, demanding not only linguistic accuracy but also a deep comprehension of the nuanced interplay of these disciplines. To achieve high-quality translations, it is essential to consider the specific context in which terms are used, recognizing the potential for multiple interpretations based on subtle differences in phrasing. This necessitates the incorporation of advanced natural language processing techniques capable of parsing complex sentence structures and discerning the intended meaning behind each term.

5. Moreover, the impact of cultural differences on language use cannot be overstated. Expressions and idioms that are commonplace in one culture may be completely unfamiliar in another, leading to potential misunderstandings if not properly accounted for in translation. Effective machine translation must therefore incorporate cultural awareness, adapting translations to maintain the original intent and tone while ensuring they resonate appropriately with the target audience.

6. The integration of domain-specific knowledge is also vital for enhancing translation quality. Legal documents, economic reports, and political speeches each have their own specialized lexicons and stylistic conventions. By training machine translation systems on corpora specific to these fields, it becomes possible to achieve greater precision and accuracy. This specialized training allows the system to recognize and correctly translate technical terms, idiomatic expressions, and nuanced language use that might otherwise be lost or mistranslated.

7. Furthermore, ongoing advancements in artificial intelligence and machine learning are poised to revolutionize the field of machine translation. By leveraging deep learning algorithms and large-scale neural networks, translation systems can continuously improve their performance, learning from vast amounts of multilingual data to refine their understanding and accuracy. These technological advancements hold the promise of breaking down language barriers and facilitating more effective communication across diverse fields and regions.

8. In conclusion, the challenge of achieving high-quality machine translation in the context of legal, economic, and political discourse is multifaceted. It requires not only linguistic proficiency but also a deep understanding of the intricate interplay between these disciplines. By incorporating advanced natural language processing techniques, cultural awareness, domain-specific knowledge, and ongoing technological advancements, it is possible to create translation systems that meet the demands of an increasingly interconnected and complex global landscape. As we continue to push the boundaries of what is possible in machine translation, we move closer to a future where language is no longer a barrier but a bridge to greater understanding and collaboration.<NL>

<japanese>:1. グローバル化が急速に進む時代、国際法、経済政策、政治力学の複雑な相互作用が、かつてないほどに複雑になっています。国際法の枠組みは、国家の境界内に限定されていましたが、現在では大陸を越えて広がり、多国間条約や国際法の網の目を理解するには、より複雑でグローバルな視点が必要となりました。多国籍企業は、複雑怪奇なグローバル市場を縦横無尽に駆け巡っていますが、その際、通貨の変動、貿易の不均衡、財政政策の基礎となる経済理論をより理解することが重要になっています。これらの経済的考慮事項において重要なのは、市場の均衡を保つという概念です。この均衡は、消費者行動、政府規制、世界的な危機など、さまざまな要因によって微妙に影響を受けています。

2. 政治の世界も複雑怪奇です。イデオロギーのシフトと国家主義の復活により、外交関係は地政学的緊張によって試練に立たされています。国連や欧州連合といった超国家的な機関が、この紛争を調停することが不可欠です。また、多極化する世界において、外交官が機微をわきまえた外交術を発揮することがますます重要になっています。経済制裁の有効性が政治決定をどう左右するかという議論でも、政治と経済が交差しています。

3. こうした状況の中、法的、経済的、政治的な言論の微妙なニュアンスを理解することが重要です。例えば、財政緊縮措置の言説は、財政立法や経済のインフレーション・コントロールに関する法律用語と交錯し、政治的な意図を反映することがあります。また、憲法修正に関する議論には、しばしば政治的な背景が潜み、それはより大きな社会問題やイデオロギーの分断を反映しています。

4. このように、法的、経済的、政治的な言葉遣いが複雑に絡み合い、正確さだけでなく、これらの学問分野の微妙な相互作用を理解することが求められます。例えば、財政緊縮措置に関する言説は、財政立法や経済のインフレーション・コントロールに関する法律用語と重なることがあります。同様に、憲法修正に関する議論は、政治的な意図を反映し、社会問題やイデオロギーの分断を反映することがあります。

5. さらに、文化的な違いが言葉遣いに与える影響は無視できません。1つの文化で一般的な言い回しや表現が、他の文化では全く知られていない場合があります。これは、翻訳で意図せずに誤解を招くことになりかねません。適切に翻訳を行うには、文化的な意識が不可欠であり、原文の意図とトーンを維持しながら、対象読者に適切に訴求するような翻訳を行う必要があります。

6. さらに、ドメイン固有の知識の統合は、翻訳品質の向上にもつながります。法律文書、経済報告書、政治演説書などには、それぞれ独自の専門用語やレトリックがあります。これらの分野に特化したコーパスで翻訳システムを訓練することで、正確さと精度が向上します。これにより、専門用語、慣用句、微妙な言葉遣いを正しく翻訳できるようになります。

7. また、人工知能や機械学習の技術進歩は、機械翻訳に変革をもたらす可能性があります。深層学習アルゴリズムや大規模なニューラルネットワークを活用することで、機械翻訳システムは性能を向上させ、膨大なマルチリンガルデータを学習することで理解と精度を高めることができます。これらの技術的進歩は、言語の壁を取り壊し、多様な分野や地域でより効果的なコミュニケーションを可能にする未来への道を切り開いています。

8. 結論として、法、経済、政治の分野における高品質な機械翻訳の実現は、多面的な課題です。それには、言語的能力だけでなく、これらの学問分野の複雑な相互作用への深い理解が必要です。先進的な自然言語処理技術や文化的意識、分野特化型の知識、技術的進歩の継続的な活用により、私たちは言語が障壁ではなく、より深い理解と協力を実現する架け橋となる、より複雑なグローバルな世界への道を歩み続けることができます。機械翻訳の限界を押し広げていく中で、私たちは未来に向けて、言語はもはや障壁ではなく、橋となる世界へと近づいています。<NL>

会話文出力例

<english>:Scene: A small, cozy sushi bar with a few customers seated at the counter. The sushi chef, Mr. Tanaka, is behind the counter preparing sushi. A regular customer, Mike, sits at the counter, watching Mr. Tanaka work.

Mr. Tanaka: Hey Mike, good to see you again! What can I get for you today?

Mike: Hi Mr. Tanaka! I’m in the mood for something special. What do you recommend?

Mr. Tanaka: Well, we just got some fresh uni (sea urchin) in today. It’s incredibly creamy. How about starting with that?

Mike: That sounds perfect. I trust your taste, Mr. Tanaka. You always have the best recommendations.

Mr. Tanaka: Thanks, Mike. I appreciate that. So, how’s your day been?

Mike: Pretty good, actually. I had a busy day at work, so I’m glad to be here and relax. This place is like my little escape.

Mr. Tanaka: I’m glad to hear that. That’s what we aim for—a relaxing experience with great food. Do you want some sake to go with your sushi?

Mike: Absolutely! Can you pour me my usual?

Mr. Tanaka: Coming right up. Here you go, one glass of Junmai Daiginjo. Cheers!

Mike: Cheers! So, what’s the secret to making perfect sushi, Mr. Tanaka?

Mr. Tanaka: Ah, that’s a good question. It’s all about balance. The right amount of rice, the perfect slice of fish, and of course, the freshest ingredients. And a lot of practice!

Mike: It looks so effortless when you do it. How long have you been making sushi?

Mr. Tanaka: I’ve been doing this for over 20 years. It took a lot of mistakes and learning to get here. But I love it. Sushi is a passion, not just a job.

Mike: That’s amazing. You can really see the passion in your work. Every piece is a work of art.

Mr. Tanaka: Thank you, Mike. That means a lot. Here’s your uni. Enjoy!

Mike: Wow, this looks incredible. (takes a bite) Oh, wow. This is fantastic, Mr. Tanaka. So creamy and fresh!

Mr. Tanaka: I’m glad you like it! So, any plans for the weekend?

Mike: Not really. I’m thinking of just relaxing and maybe catching up on some reading. How about you?

Mr. Tanaka: I’ll be here, as usual. But I might take some time to experiment with new sushi recipes. Always looking to improve and try new things.

Mike: I can’t wait to see what you come up with next. Thanks for the amazing sushi, Mr. Tanaka. You never disappoint.

Mr. Tanaka: My pleasure, Mike. It’s always great to have you here. Enjoy the rest of your evening!

Mike: Thanks, you too. See you next time!

(End of Scene)
<NL>

<japanese>:Scene: 小ぢんまりとして居心地のいい寿司屋。カウンター席に、常連客のマイクが座っている。彼はカウンター越しに寿司職人の田中さんが寿司を作る姿を見ている。

田中さん:やあマイク、また来てくれてありがとう。今日は何を食べる？。

マイク:こんにちは、田中さん。今日はスペシャルな気分です。何をお勧めですか？。

田中さん:ああ、今日はウニが入ったばかりなんだ。信じられないくらいクリーミーだぞ。始めはそれからどうだ？。

マイク:それはいいね！ 僕は田中さんのお勧めなら絶対間違いないと知ってるんだ。いつもいいものを薦めてくれるね。

田中さん:ありがとう、マイク。そう言ってもらえるとありがたい。ところで、今日はどんな一日だった？。

マイク:まあまあだったよ。仕事が忙しかったから、ここに来れてほっとしてるよ。ここは僕にとって小さな避難所なんだ。

田中さん:よかった！ 僕たちが目指しているのは、美味しいものを食べながらリラックスできる体験なんです。それで、お寿司と一緒にお酒もいかがですか？。

マイク:もちろん！ いつものやつをお願いできますか？。

田中さん:はい、これです。お待たせしました。グラス1杯の純米大吟醸です。乾杯！。

マイク:乾杯！ それで、おいしいお寿司を作る秘訣は何ですか、田中さん？。

田中さん:ああ、いい質問ですね。それはすべてバランスなんです。米の適量、魚の切り身の完璧さ、もちろん新鮮な食材、それからたくさんの練習！。

マイク:あなたのやってることは簡単そうに見えるけど。何年間、寿司を作ってるの？。

田中さん:もう20年以上ですね。たくさんの間違いや学びを経験しました。でも、僕はそれが大好きなんです。寿司はただの仕事じゃなく、僕の情熱なんです。

マイク:すごいね！ 本当にあなたが仕事に情熱を持ってるのがよく分かる。作品と言ってもいいぐらいだよ！。

田中さん:ありがとう、マイク。そう言ってもらえるのはうれしいです。こちらがウニです。お楽しみに！。

マイク:わあ、すごくきれい！（食べる）。お、わあ！。これは素晴らしいね、田中さん。すごくクリーミーで新鮮だ！。

田中さん:気に入っていただけてうれしいです。さて、週末の予定はあるのですか？。

マイク:特にないかな。のんびりして読書にでも費やすつもり。あなたはどうするの？。

田中さん:僕はここにいるよ、いつもどおりだけど。新しい寿司のレシピを試してみようかな。いつも改善と新しいことに取り組んでいるんだ。

マイク:次に何を作るのか、本当に待ちきれないよ！。今日はおいしいお寿司をありがとう、田中さん。あなたは決して期待を裏切らないね。

田中さん:こちらこそありがとう、マイク。いつも来てもらえるのはうれしいです。残りの時間も楽しんで！。

マイク:ありがとう、あなたもね！ またね！。

（シーン終了）

GPT-4による翻訳性能評価

全体的な評価
正確性: 翻訳の全体的な意味と文脈は、原文の英語とほぼ一致しています。大きな誤訳は見られません。
自然さ: 翻訳文は日本語として自然で、会話の流れもスムーズです。
具体的なポイント
キャラクターの発言: 原文のキャラクターの性格や関係性が適切に反映されています。
例えば、「Mike: Hi Mr. Tanaka! I’m in the mood for something special. What do you recommend?」は「マイク:こんにちは、田中さん。今日はスペシャルな気分です。何をお勧めですか？」と自然に訳されています。
文化的適応: 日本の寿司屋の雰囲気や文化に適応した翻訳がされています。
例えば、「uni (sea urchin)」は「ウニ」として正確に訳され、さらに「純米大吟醸」など具体的な日本の酒の名前が使われています。
細かい表現: 微妙なニュアンスや感情の表現も正確です。
例えば、「This place is like my little escape」は「ここは僕にとって小さな避難所なんだ」と上手く表現されています。
改善点
句読点: 日本語の文末にある「。」や「、」の使い方が若干不自然な箇所があります。例えば、「今日は何を食べる？」や「それからたくさんの練習！」は「今日は何を食べる？」や「それからたくさんの練習！」とする方が自然です。
一部の表現の調整: 「作品と言ってもいいぐらいだよ！」は「芸術作品と言ってもいいくらいだよ！」の方がより自然かもしれません。
修正例
「今日は何を食べる？」 → 「今日は何を食べる？」
「それからたくさんの練習！」 → 「それからたくさんの練習！」
「作品と言ってもいいぐらいだよ！」 → 「芸術作品と言ってもいいくらいだよ！」
総合評価
A: 翻訳は非常に高品質であり、わずかな修正で完璧なものとなります。翻訳者は日本語と英語の両方に精通していることが伺えます。