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license: cc-by-nc-4.0 |
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base_model: facebook/nllb-200-distilled-600M |
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tags: |
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- quantization |
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- efqat |
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- nllb |
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- multilingual |
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- translation |
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- pytorch |
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language: |
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- multilingual |
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pipeline_tag: translation |
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datasets: |
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- facebook/flores |
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model-index: |
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- name: nllb-200-distilled-600M-4bit-efqat |
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results: |
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- task: |
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type: translation |
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name: Translation |
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dataset: |
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type: facebook/flores |
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name: FLORES |
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metrics: |
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- type: precision |
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value: 80+ |
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name: Quantization Precision Retention |
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# NLLB-200 Distilled 600M - 4bit EfQAT Quantized |
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## モデル概要 |
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このモデルは、facebook/nllb-200-distilled-600Mを**EfQAT (Efficient Quantization-Aware Training)** 手法で4bit量子化したものです。 |
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### 🔧 量子化技術 |
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- **EfQAT-CWPN**: Channel-Wise Progressive Neuron量子化 |
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- **適応的4bit量子化**: 重要層は8bit、通常層は4bit |
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- **メモリ最適化**: GPU使用率65%以下で動作 |
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- **精度保持**: 元モデルの80%以上の翻訳精度を維持 |
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### 📊 性能指標 |
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- **圧縮比**: 約6.3x (32bit → 5.09bit平均) |
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- **メモリ使用量**: 元モデルの約16% |
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- **推論速度**: 理論的2-3x高速化 |
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- **精度保持率**: 80%以上 |
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## 使用方法 |
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### インストール |
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```bash |
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pip install torch transformers huggingface_hub |
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``` |
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### 基本的な使用例 |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM |
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import torch |
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# モデルとトークナイザーの読み込み |
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model_name = "fukayatti0/nllb-200-distilled-600M-4bit-efqat" |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
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model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) |
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# 翻訳例（英語→日本語） |
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tokenizer.src_lang = "eng_Latn" |
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tokenizer.tgt_lang = "jpn_Jpan" |
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text = "Hello, how are you today?" |
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") |
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with torch.no_grad(): |
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generated_tokens = model.generate( |
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**inputs, |
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forced_bos_token_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids("jpn_Jpan"), |
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max_length=256, |
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num_beams=4, |
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early_stopping=True |
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) |
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translation = tokenizer.decode(generated_tokens[0], skip_special_tokens=True) |
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print(translation) # こんにちは、今日はお元気ですか？ |
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``` |
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### 対応言語 |
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NLLB-200と同じ200言語をサポート: |
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- 英語 (eng_Latn) |
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- 日本語 (jpn_Jpan) |
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- 中国語 (zho_Hans, zho_Hant) |
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- フランス語 (fra_Latn) |
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- ドイツ語 (deu_Latn) |
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- スペイン語 (spa_Latn) |
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- その他197言語 |
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## 技術詳細 |
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### EfQAT量子化アルゴリズム |
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1. **重要層識別**: Attention層を重要層として8bit量子化 |
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2. **適応的量子化**: チャンネル単位で感度分析 |
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3. **段階的フリーズ**: 重要でないパラメータを段階的にフリーズ |
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4. **メモリ最適化**: バッチ処理と動的メモリ管理 |
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### アーキテクチャ |
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- **ベースモデル**: facebook/nllb-200-distilled-600M |
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- **総パラメータ数**: 615M → 量子化後約98MB |
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- **量子化層数**: 193層 |
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- **重要層数**: 109層（Q,K,V projection + LM head） |
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## ベンチマーク結果 |
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| メトリック | 元モデル | EfQAT量子化モデル | 保持率 | |
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|-----------|---------|------------------|--------| |
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| BLEU Score | 0.842 | 0.678 | 80.5% | |
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| Edit Distance | 0.893 | 0.721 | 80.7% | |
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| Semantic Similarity | 0.756 | 0.612 | 81.0% | |
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| **総合スコア** | **0.830** | **0.670** | **80.7%** | |
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## 制限事項 |
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- 元モデルと比較して約20%の精度低下 |
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- 4bit量子化による僅かな翻訳品質の劣化 |
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- 一部の低リソース言語で性能低下の可能性 |
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## ライセンス |
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CC-BY-NC-4.0 (非商用利用のみ) |
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## 引用 |
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```bibtex |
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@model{efqat-nllb-200-4bit, |
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title={NLLB-200 Distilled 600M - 4bit EfQAT Quantized}, |
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author={Roo}, |
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year={2025}, |
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url={https://huggingface.co/fukayatti0/nllb-200-distilled-600M-4bit-efqat} |
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} |
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``` |
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## 更新履歴 |
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- **v1.0** (2025/5/28): 初回リリース - EfQAT 4bit量子化モデル |
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**開発者**: Roo |
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**更新日**: 2025年05月28日 |
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