Tencentの翻訳モデル「HY-MT2」を試す
kun432本日、Hy-MT2をオープンソース化します 🌱3つのモデルサイズ、33言語対応：
🪄1.8B: 440MB、モバイルチップで動作、MicrosoftのAPIを上回る
🪄7B: オープンソースモデルの中で最高峰
🪄30B-A3B: 最先端、10倍のサイズのモデルを上回る性能
kun432GitHubレポジトリ
GitHubのREADMEから抜粋。翻訳はPLaMo翻訳。
referred from https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2モデルの概要
Hy-MT2は「高速思考」型の多言語翻訳モデルファミリーであり、複雑な実世界シナリオに対応するよう設計されています。1.8B、7B、30B-A3B（MoE）の3つのモデルサイズを提供しており、いずれも33言語間の翻訳をサポートし、複数言語での翻訳指示を効果的に実行できます。デバイス組み込み用途向けに、AngelSlim 1.25ビット超量子化技術を適用することで、1.8Bモデルのストレージ要件をわずか440MBまで削減するとともに、推論速度を1.5倍向上させています。多角的な評価テストの結果、Hy-MT2は一般的な翻訳タスクから実世界のビジネス用途、ドメイン特化型翻訳、指示追従型翻訳に至るまで、あらゆる分野で優れた性能を発揮することが確認されています。7Bモデルと30B-A3Bモデルは高速思考モードにおいて、DeepSeek-V4-ProやKimi K2.6といったオープンソースモデルを凌駕する性能を示し、さらに軽量な1.8BモデルもMicrosoftやDoubaoなどの主要商用APIサービスを総合性能で上回る結果を得ています。
今回のリリースでは、翻訳における指示追従能力を評価するベンチマークツールIFMTBenchもオープンソースとして公開します。
また、開発したHy-MT2シリーズモデルを翻訳タスクに簡単に統合できるHy-MT2-Translatorスキルを公開します。ダウンロードリンクは以下の通りです：ClawHubおよびSkillHub。
このたび、Tencent HyはWMT26主催の「動画字幕翻訳タスク」（ https://www2.statmt.org/wmt26/video-subtitle-translation.html ）に公式パートナーとして参加いたします。「一般機械翻訳タスク」（ https://www2.statmt.org/wmt26/translation-task.html ）と「動画字幕翻訳タスク」においてHy-MTモデルシリーズを使用して競技に参加する参加者の皆様には、Hunyuan社が協賛する特別賞を獲得するチャンスがあります。皆様のご参加を心よりお待ち申し上げております。機械翻訳技術のさらなる発展に向けて、共に挑戦していきましょう！
最新情報
- 2026年5月21日 HuggingFaceおよびModelScopeにて、Hy-MT2-1.8B/Hy-MT2-7B/Hy-MT2-30B-A3B/IFMTBenchをオープンソース公開しました。
- 2025年12月30日 HuggingFaceおよびModelScopeにて、HY-MT1.5-1.8BおよびHY-MT1.5-7Bをオープンソース公開しました。
- 2025年9月1日 HuggingFaceおよびModelScopeにて、Hunyuan-MT-7BおよびHunyuan-MT-Chimera-7Bをオープンソース公開しました。
成果
referred from https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2詳細な実験結果と分析については、当社のレポートをご参照ください。
モデル配布リンク
モデル名 説明 ダウンロードリンク Hy-MT2-1.8B Hy 1.8B翻訳モデル 🤗 モデル Hy-MT2-1.8B-FP8 Hy 1.8B翻訳モデル（FP8量子化版） 🤗 モデル Hy-MT2-1.8B-GGUF Hy 1.8B翻訳モデル（llama.cpp対応版） 🤗 モデル Hy-MT2-1.8B-2bit-GGUF Hy 1.8B翻訳モデル（llama.cpp対応・2bit版） 🤗 モデル Hy-MT2-1.8B-1.25bit-GGUF Hy 1.8B翻訳モデル（llama.cpp対応・1.25bit版） 🤗 モデル Hy-MT2-7B Hy 7B翻訳モデル 🤗 モデル Hy-MT2-7B-FP8 Hy 7B翻訳モデル（FP8量子化版） 🤗 モデル Hy-MT2-7B-GGUF Hy 7B翻訳モデル（llama.cpp対応版） 🤗 モデル Hy-MT2-30B-A3B Hy 30B-A3B翻訳モデル 🤗 モデル Hy-MT2-30B-A3B-FP8 Hy 30B-A3B翻訳モデル（FP8量子化版） 🤗 モデル Hy-MT2翻訳タスクの指示例（中国語-英語比較）
注：以下の例では、source_langとtarget_langの両方に完全な言語名を使用してください。中国語のプロンプトには中国語名を、英語のプロンプトには英語名を使用してください。
種類 中国語プロンプト 英語プロンプト 標準翻訳 以下のテキストを {target_lang}に翻訳してください。翻訳結果のみを出力し、追加の説明は不要です：{source_text}Translate the following text into {target_lang}. Note that you should only output the translated result without any additional explanation:{source_text}専門用語翻訳 以下の翻訳例を参照： {text}→{text}{text}→{text}{text}→{text}
以下のテキストを{target_lang}に翻訳してください。翻訳結果のみを出力し、追加の説明は不要です：{source_text}Reference the following translations: {text}translates to{text}{text}translates to{text}{text}translates to{text}
Translate the following text into{target_lang}. Note that you must ONLY output the translated result without any additional explanation:{source_text}文体 以下のテキストを {target_lang}に翻訳してください。
翻訳スタイルは【{target_style}】に厳密に準拠する必要があります。{source_text}Please translate the following text into {target_lang}. Note that the translation style must strictly adhere to [{target_style}]:{source_text}パーソナライゼーション 【翻訳対象テキスト】 {source_text}
【翻訳タスク】
1.{user_preferences}
2.{user_preferences}
3. ...
4. 【翻訳対象テキスト】を{target_lang}に翻訳してください。[Source Text] {source_text}
[Translation Tasks]
1.{user_preferences}
2.{user_preferences}
3. ...
4. Translate the [Source Text] into{target_lang}.区切り記号 以下のテキストを正確に {target_lang}に翻訳してください。
翻訳文には元のテキストと全く同じ数の区切り記号を保持する必要があり、これらの記号を省略・エスケープ・翻訳してはならず、また記号の位置にも細心の注意を払う必要があります。{source_text}Please accurately translate the following text into {target_lang}.
You must preserve exactly the same number of delimiters in the translation. Strictly do not omit, escape, or translate these symbols, and pay close attention to their placement.{source_text}構造化データ 1 # タスクの目的
以下の{source_text}内の{format_type}形式データを{target_lang}に翻訳してください。
# 厳格な制約事項
1. 構造の固定：元の{format_type}データ構造、インデント、階層関係を絶対に変更しないこと。
2. 選択的な翻訳：ユーザーに表示される可視テキストコンテンツのみを翻訳すること。
3. 変更の禁止：コードタグ、キー名、変数プレースホルダー（{{var}}、${var}、%s、%dなど）、コード属性を翻訳または変更することは絶対に**禁止です。
# データ入力{source_text}### Task
Translate the user-facing text within the following{format_type}data into{target_lang}.
### Strict Rules
1. Structure Preservation: You MUST preserve the original{format_type}data structure, nesting, hierarchy, and indentation exactly as they are.
2. Selective Translation: Translate ONLY the visible, user-facing text content/values.
3. Strict Non-Translation: NEVER translate or alter code tags, keys, properties, object names, or variable placeholders. Leave them exactly in their original English/code form.
### Source Data{source_text}構造化データ 2 【背景情報】 {background_text}
提供された背景情報を考慮に入れつつ、以下のテキストを{target_lang}に翻訳してください。
【翻訳対象テキスト】{source_text}[Background Information] {background_text}
Please translate the following text into{target_lang}, taking the provided background information into consideration.
[Source Text]{source_text}
推論と展開
モデルのトレーニング
Hy-MT2は完全なモデルトレーニングパイプラインを提供しており、全パラメータのファインチューニングとLoRAファインチューニングの両方に対応しています。さらに、複数のDeepSpeed ZeRO構成とLLaMA-Factoryとの連携機能も備えています。
詳細なトレーニング手順については、以下のドキュメントを参照してください：モデルトレーニングガイド
量子化ツール
当社ではAngelSlimを提供しています。これは使いやすく、包括的かつ効率的な大規模モデル圧縮ツールキットで、一般的な量子化アルゴリズム、低ビット量子化、投機的サンプリングなど、幅広い量子化手法をサポートしています。
対応言語
言語 略称 中国語表記 中国語 zh 中文 英語 en 英语 フランス語 fr 法语 ポルトガル語 pt 葡萄牙语 スペイン語 es 西班牙语 日本語 ja 日语 トルコ語 tr 土耳其语 ロシア語 ru 俄语 アラビア語 ar 阿拉伯语 韓国語 ko 韩语 タイ語 th 泰语 イタリア語 it 意大利语 ドイツ語 de 德语 ベトナム語 vi 越南语 マレー語 ms 马来语 インドネシア語 id 印尼语 フィリピン語 tl 菲律宾语 ヒンディー語 hi 印地语 繁体字中国語 zh-Hant 繁体中文 ポーランド語 pl 波兰语 チェコ語 cs 捷克语 オランダ語 nl 荷兰语 クメール語 km 高棉语 ビルマ語 my 缅甸语 ペルシア語 fa 波斯语 グジャラート語 gu 古吉拉特语 ウルドゥー語 ur 乌尔都语 テルグ語 te 泰卢固语 マラーティー語 mr 马拉地语 ヘブライ語 he 希伯来语 ベンガル語 bn 孟加拉语 タミル語 ta 泰米尔语 ウクライナ語 uk 乌克兰语 チベット語 bo 藏语 カザフ語 kk 哈萨克语 モンゴル語 mn 蒙古语 ウイグル語 ug 维吾尔语 広東語 yue 粤语
ライセンスについては、独自ライセンスとなっていて、EUでは使用不可・商用利用は一定のMAU以下に限定・他モデルの学習には使用禁止、といった結構厳し目の制約がある様子。これをオープンソースと言ってしまっていいのかは、ちょっと微妙な気がする。
kun432以前のバージョンは過去に試しているのだが、当時の記事を改めて見直すと、品質や速度の観点で不満が残る結果だった。ライセンスも今回と同様厳しいものだったので、あえて使う理由が見つからなかった。
以前のバージョンとの違いとしては、パラメータサイズのバリエーションとして 30B-A3B が増えているところ。ライセンスなども踏まえると、よほど精度が上がったとかでなければ厳しいと思うが、果たして？
kun432せっかくなので新しい 30B-A3B を試す。環境はColaboratory A100・ハイメモリ。
!pip install -U transformers
Successfully installed transformers-5.9.0
モデルとトークナイザーのロード。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_path = "tencent/Hy-MT2-30B-A3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
model_path,
trust_remote_code=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
model.eval()
VRAM消費は60GB程度。30B-A3B には FP8量子化版もあるので、そちらならもっと下がるのだと思うけど、自分が試したときはうまく動かなかった（深追いしていない。）
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.82.07 Driver Version: 580.82.07 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA A100-SXM4-80GB Off | 00000000:00:05.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 59W / 400W | 60100MiB / 81920MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
では推論。前回同様、Wikipediaの「オグリキャップ」の日本語版・英語版から抜粋した文章をそれぞれ翻訳してみる。
英→日
prompt = """\
Translate the following text into Japanese. Note that you should only output the translated result without any additional explanation:
Oguri Cap (Japanese : オグリキャップ, 27 March 1985 – 3 July 2010) was a Japanese thoroughbred racehorse and stud, sired by Dancing Cap. Oguri Cap was inducted into the Japan Racing Association Hall of Fame in 1991. A horse from the countryside who found success at the national level, he was known as a member of the "Heisei Big Three", a trio of racehorses who reignited interest in horse racing in Japan alongside Super Creek and Inari One.
In May 1987, Oguri Cap made his debut at Kasamatsu Racecourse in Gifu Prefecture. After winning 9 starts in 11 races, including 7 consecutive victories and 4 stakes wins, he was transferred to the ownership of Chuo Horse Racing in January 1988. He recorded 13 more wins, including 4 Grade I stakes, 4 Grade II stakes, and 4 Grade III stakes. Some of his biggest wins included the 1989 Mile Championship (GI), two-time wins in the Arima Kinen (Grand Prix) (GI), and a win in the 1990 Yasuda Kinen (GI). He also won the New Zealand Trophy (GII), the Takamatsunomiya Hai (GII) and won the Mainichi Ōkan (GII) twice.
Oguri Cap was known for his rivalry with fellow gray-haired horse of the year Tamamo Cross, with whom he fought three times at the 1988 Tenno Sho (Autumn), Japan Cup, and Arima Kinen.
"""
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=4096,
)
response = tokenizer.decode(
outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:],
skip_special_tokens=True
)
print(response)
オグリキャップ（日本語：オグリキャップ、1985年3月27日 – 2010年7月3日）は、ダンシングキャップを父に持つ日本のサラブレッド競走馬および種馬である。1991年には日本競馬会の殿堂入りを果たした。地方出身でありながら全国レベルで成功を収めた彼は、「平成のビッグスリー」の一員としても知られており、このグループはスーパークリーク、イナリワンと共に日本の競馬人気を再燃させた3頭の名馬であった。
1987年5月、オグリキャップは岐阜県の笠松競馬場でデビューした。11戦中9勝を挙げ、その中には7連勝や4つの重賞制覇も含まれていた。1988年1月には中央競馬の所有馬となり、その後もグレードI重賞を4回、グレードII重賞を4回、グレードIII重賞を4回含む13勝を記録した。主な勝利としては、1989年のマイルチャンピオンシップ（GI）、有馬記念（グランプリ）での2度の制覇、そして1990年の安田記念（GI）での優勝などがある。また、ニュージーランドトロフィー（GII）、高松宮杯（GII）、毎日王冠（GII）でも優勝しており、後者は2度制覇している。
オグリキャップは、同年の年度代表馬である灰色の毛色を持つタマモクロスとのライバル関係でも知られており、1988年の天皇賞（秋）、ジャパンカップ、有馬記念の3レースで対戦した。
日→英
prompt = """\
Translate the following text into English. Note that you should only output the translated result without any additional explanation:
オグリキャップ（欧字名:Oguri Cap、1985年3月27日 - 2010年7月3日）は、日本の競走馬、種牡馬。
1987年5月に岐阜県の地方競馬・笠松競馬場でデビュー。8連勝、重賞5勝を含む12戦10勝を記録した後、1988年1月に中央競馬へ移籍し、重賞12勝（うちGI4勝）を記録した。1988年度のJRA賞最優秀4歳牡馬、1989年度のJRA賞特別賞、1990年度のJRA賞最優秀5歳以上牡馬および年度代表馬。1991年、JRA顕彰馬に選出。愛称は「オグリ」「芦毛の怪物」など多数。「スーパー・スター」と評された。
中央競馬時代はスーパークリーク、イナリワンの2頭とともに「平成三強」と総称され、自身と騎手である武豊の活躍を中心として起こった第二次競馬ブーム期において、第一次競馬ブームの立役者とされるハイセイコーに比肩するとも評される高い人気を得た。その人気は競馬ファンのみならず一般の大衆にも波及し、社会現象を巻き起こした。日本競馬史上において、特に人気を博した競走馬の一頭である。
競走馬引退後は北海道新冠町の優駿スタリオンステーションで種牡馬となったが、産駒から中央競馬の重賞優勝馬を出すことができず、2007年に種牡馬を引退。種牡馬引退後は同施設で功労馬として繋養されていたが、2010年7月3日に右後肢脛骨を骨折し、安楽死の処置が執られた。"""
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=4096,
)
response = tokenizer.decode(
outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:],
skip_special_tokens=True
)
print(response)
Oguri Cap (Japanese name: オグリキャップ; March 27, 1985 – July 3, 2010) was a Japanese racehorse and stallion.
He made his debut in May 1987 at Kasamatsu Racecourse in Gifu Prefecture, a local racecourse. After recording 10 wins in 12 starts, including 8 consecutive victories and 5 wins in graded races, he transferred to the JRA circuit in January 1988, where he went on to win 12 graded races, including 4 Group I victories. He was named JRA’s Best 4-Year-Old Colt in 1988, received a Special Award from the JRA in 1989, and was named Best 5-Year-Old or Older Colt and Horse of the Year in 1990. In 1991, he was inducted into the JRA Hall of Fame. His nicknames included “Oguri” and “the Chestnut Monster”; he was also described as a “superstar.”
During his time in the JRA circuit, he, along with Super Creek and Inari One, was collectively referred to as the “Three Powerhouses of the Heisei Era.” Thanks to his own performances and those of jockey Yutaka Take, he gained immense popularity during the second horse racing boom, being regarded as comparable to Hai Sui Ko, the key figure behind the first racing boom. His popularity extended beyond horse racing fans to the general public, giving rise to a true social phenomenon. He remains one of the most beloved racehorses in Japanese racing history.
After retiring from racing, he became a stallion at the Ushun Stallion Station in Nakashibetsu, Hokkaido. However, none of his offspring managed to win any graded races at the JRA level, and he was retired as a stallion in 2007. After that, he lived out his days at the same facility as a retired horse. On July 3, 2010, he suffered a fracture of the right tibial bone and was euthanized.
どちらも45秒ぐらいで出力が返される。
kun432翻訳内容や速度的にはまあまあ良いものでは？パラメータサイズが大きくなったのとMoEになったことはありそう。
kun4321.8Bと7Bも試してみる。読み込むモデルを変えるだけなので、コードは割愛。
1.8B
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.82.07 Driver Version: 580.82.07 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA A100-SXM4-80GB Off | 00000000:00:05.0 Off | 0 |
| N/A 32C P0 59W / 400W | 4638MiB / 81920MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
英→日
オグリキャップ（日本語：オグリキャップ、1985年3月27日 – 2010年7月3日）は、日本の純血種競走馬であり、種馬でもありました。父はダンシングキャップです。オグリキャップは1991年に日本競馬協会の殿堂入りを果たしました。田舎出身の馬であったが、国内レベルで成功を収め、スーパークリークやイナリワンと共に「平成三大馬」の一員として知られました。
1987年5月、オグリキャップは岐阜県のかさまつ競馬場でデビューしました。11レース中9回勝利し、そのうち7回は連続勝利で、4回はステークス勝利を挙げました。1988年1月には中央馬事会の所有となり、さらに13回の勝利を記録しました。その中には4回のグレードIステークス、4回のグレードIIステークス、4回のグレードIIIステークスがあります。彼の最大の勝利には、1989年のマイルチャンピオンシップ（GI）、アルイマキネンでの2度の勝利、1990年のヤスダキネンでの勝利などがあります。また、ニュージーランドトロフィー（GII）、高松野宮杯（GII）、主報オカン（GII）でも2度優勝しました。
オグリキャップは、同じ灰色の馬であるタマモクロスの対立相手としても知られていました。1988年の天宗賞、日本カップ、アルイマキネンで3度対戦しました。
日→英
Oguri Cap (Japanese name: Oguri Cap, March 27, 1985 – July 3, 2010) was a Japanese racehorse and breeding horse.
He made his debut at the Kasauma Racecourse in Gifu Prefecture in May 1987. After achieving 10 wins in 12 races, including 5 major wins, he moved to Central Japan Racing in January 1988. There, he won 12 major races, including 4 GI victories. In 1988, he received the JRA Award for Best Four-Year-Old Male Horse, in 1989 the JRA Special Award, and in 1990 the JRA Award for Best Above-Five-Year-Old Male Horse and Year’s Representative Horse. In 1991, he was selected as a JRA Honored Horse. His nicknames included “Oguri” and “the芦毛 monster.” He was also regarded as “Super Star.”
During his time in Central Japan Racing, along with Super Creek and Inariwan, he was collectively known as the “Three Strong Horses of Heisei.” During the second racing boom period, which was driven by his own achievements and jockey Takeyuki Takeo, he enjoyed high popularity, comparable to Hai Seiko, who was the catalyst of the first racing boom. His popularity spread beyond racing fans to the general public, creating a social phenomenon. He is one of the most popular racehorses in Japanese racing history.
After retiring from racing, he became a breeding horse at the Yūnō Stallion Station in Shinonoshima, Hokkaido. However, no of his offspring achieved major race victories in Central Japan Racing. He retired as a breeding horse in 2007. After his retirement, he was kept as a meritorious horse at the same facility. On July 3, 2010, he suffered a fracture in his right hind leg bone, and euthanasia was performed on him.
生成は20秒程度
7B
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.82.07 Driver Version: 580.82.07 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA A100-SXM4-80GB Off | 00000000:00:05.0 Off | 0 |
| N/A 32C P0 58W / 400W | 16336MiB / 81920MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
英→日
オグリキャップ（日本語：オグリキャップ、1985年3月27日 – 2010年7月3日）は、ダンシングキャップを父に持つ日本のサラブレッド競走馬であり種馬でもあった。1991年には日本競馬協会の名馬殿堂入りを果たした。地方出身ながら全国レベルで成功を収め、スーパークリークやイナリワンと並び、日本の競馬界に再び注目を集めた「平成三大馬」の一頭として知られている。
1987年5月、岐阜県の笠松競馬場でデビュー。11戦9勝、そのうち7連勝と4つのステークス制覇を達成した後、1988年1月に中央競馬の所有となった。その後もさらに13勝を記録し、その中にはグレードIステークス4勝、グレードIIステークス4勝、グレードIIIステークス4勝が含まれる。彼の代表的な勝利には、1989年のマイルチャンピオンシップ（GI）、有馬記念（GI）での2度の優勝、そして1990年の安田記念（GI）での勝利などがある。また、ニュージーランドトロフィー（GII）、高松宮杯（GII）にも勝利し、毎日王冠（GII）では2度優勝した。
オグリキャップは、同じく灰色毛の年間最優秀馬であるタマモクロスとのライバル関係で知られ、1988年の天皇賞秋、ジャパンカップ、有馬記念の3大会で対決を繰り広げた。
日→英
Oguri Cap (European name: Oguri Cap, March 27, 1985 – July 3, 2010) was a Japanese racehorse and stallion. He made his debut in May 1987 at Kasumatsu Racecourse, a local racing venue in Gifu Prefecture. After recording 10 wins out of 12 races, including 8 consecutive victories and 5 wins in major races, he transferred to central racing in January 1988, where he won 12 major races (including 4 GI races). He was awarded the JRA Award for Best Four-Year-Old Stallion in 1988, the JRA Award Special Prize in 1989, and the JRA Award for Best Five-Year-Old or Older Stallion as well as the Annual Representative Horse in 1990. In 1991, he was selected as a JRA Honored Horse. His nicknames included “Oguri” and “The Foxy Monster,” among others; he was described as a “super star.” During his time in central racing, he was part of the “Heisei Three Greats” along with Super Creek and Inari One. During the second horse racing boom driven by his own success and that of jockey Takeshi Takahashi, he gained such high popularity that he was compared to Haiseiko, who was considered a key figure in the first horse racing boom. His popularity spread not only among horse racing fans but also among the general public, creating a social phenomenon. He is one of the most popular racehorses in Japanese horse racing history. After retiring from racing, he became a stallion at Youjun Stalion Station in Kitaishi, Hokkaido. However, none of his offspring were able to win major races in central racing, so he retired as a stallion in 2007. After retiring, he was kept at the same facility as an honored horse, but on July 3, 2010, he suffered a fracture in his right hind leg’s tibia, leading to his euthanasia.
生成はこちらも20秒程度
kun432パラメータサイズ通りに翻訳の質がよくなってるように見える。まあそれはそうかなという気がする。
kun432まとめ
1.5に比べると精度や速度は良くなっているように思う。7Bでもそこそこ使えそうだけど、やっぱり軽量すぎるものはちょっと厳しいかな。
個人的な印象だけど、翻訳ってボキャブラリーもそうだけど表現の幅なども含めてコンテキストフルなタスクというイメージ。なのである程度のパラメータサイズは必要な気がしてて、そうなると巨大な汎用モデルで翻訳させるほうが良いかなと思ってしまう。軽量すぎるとダメだし、大きすぎると汎用モデル使う方に倒れそうで、翻訳タスク特化モデルって難しいなと思ってしまった。
まあこのモデルはライセンスが厳しいし、日本語使用だと使いやすさなども含めて今はPLaMo翻訳でいいかな。あえて使うことはなさそう。
kun432ライセンスが見直されたらしい。