需求人群:
"目标受众为需要进行复杂语言翻译的研究人员、开发者和企业,特别是那些需要深入理解和推理的翻译任务。DRT-o1-14B能够提供更深层次的翻译结果,帮助用户更好地理解和传达原文的深层含义。"
使用场景示例:
将含有隐喻的英文句子翻译成中文,以探索其深层含义。
在跨文化交流中,使用DRT-o1-14B来理解和翻译复杂的比喻表达。
在学术研究中,利用DRT-o1-14B来翻译专业文献,以获得更准确的学术信息。
产品特色:
支持长链推理的神经机器翻译
挖掘含有比喻或隐喻的英文句子进行翻译
多代理框架设计,包括翻译者、顾问和评估者
基于Qwen2.5-14B-Instruct主干进行训练
支持14.8B参数量的大规模模型
支持BF16张量类型,优化计算效率
适用于需要深度理解和推理的复杂翻译任务
使用教程:
1. 访问Hugging Face网站并找到DRT-o1-14B模型页面。
2. 根据页面提供的代码示例,导入必要的库和模块。
3. 设置模型名称,并从Hugging Face库中加载模型和分词器。
4. 准备翻译的英文文本,并构造系统和用户的角色消息。
5. 使用分词器将消息转换为模型输入格式。
6. 将输入传递给模型,并设置生成参数,如最大新令牌数。
7. 模型生成翻译结果后,使用分词器解码生成的令牌。
8. 输出并查看翻译结果,评估翻译的准确性和深度。
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基于深度推理的神经机器翻译模型
DRT-o1-14B是一个神经机器翻译模型,旨在通过长链推理来提升翻译的深度和准确性。该模型通过挖掘含有比喻或隐喻的英文句子,并采用多代理框架(包括翻译者、顾问和评估者)来合成长思考的机器翻译样本。DRT-o1-14B基于Qwen2.5-14B-Instruct作为主干进行训练,具有14.8B的参数量,支持BF16张量类型。该模型的重要性在于其能够处理复杂的翻译任务,尤其是在需要深入理解和推理的情况下,提供了一种新的解决方案。
基于深度推理的神经机器翻译模型
DRT-o1-7B是一个致力于将长思考推理成功应用于神经机器翻译(MT)的模型。该模型通过挖掘适合长思考翻译的英文句子,并提出了一个包含翻译者、顾问和评估者三个角色的多代理框架来合成MT样本。DRT-o1-7B和DRT-o1-14B使用Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14B-Instruct作为骨干网络进行训练。该模型的主要优点在于其能够处理复杂的语言结构和深层次的语义理解,这对于提高机器翻译的准确性和自然性至关重要。
深度推理翻译模型,通过长思考链优化神经机器翻译。
DRT-o1是一个神经机器翻译模型,它通过长思考链的方式优化翻译过程。该模型通过挖掘含有比喻或隐喻的英文句子,并采用多代理框架(包括翻译者、顾问和评估者)来合成长思考的机器翻译样本。DRT-o1-7B和DRT-o1-14B是基于Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14B-Instruct训练的大型语言模型。DRT-o1的主要优点在于其能够处理复杂的语言结构和深层次的语义理解,这对于提高机器翻译的准确性和自然性至关重要。
Light-R1 是一个专注于长链推理(Long COT)的开源项目,通过课程式 SFT、DPO 和 RL 提供从零开始的训练方法。
Light-R1 是一个由 Qihoo360 开发的开源项目,旨在通过课程式监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和强化学习(RL)训练长链推理模型。该项目通过去污染数据集和高效的训练方法,实现了从零开始的长链推理能力。其主要优点包括开源的训练数据、低成本的训练方式以及在数学推理领域的卓越性能。项目背景基于当前长链推理模型的训练需求,旨在提供一种透明且可复现的训练方法。项目目前免费开源,适合研究机构和开发者使用。
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