Seed-X-7B：効率的な多言語翻訳のための大規模モデル

Seed-X-7Bは、ByteDanceのSeedチームによって開発されたオープンソースの多言語翻訳大規模言語モデルで、効率的で正確な翻訳機能を提供することに重点を置いています。の7Bパラメータに基づいています。 ミストラル Seed-X-7Bは、インターネット、テクノロジー、電子商取引、生物医学などの幅広い分野をカバーする28言語の翻訳をサポートするように設計されています。Seed-X-7Bは、事前学習、コマンド微調整、強化学習によって最適化されており、Gemini-2.5やGPT-4oのような大規模なモデルに匹敵する翻訳品質を実現しています。ユーザーはHugging FaceやGitHubを通じてモデルの重みとコードを入手し、翻訳タスクに無料で使用することができる。

機能一覧

• 高リソース言語と低リソース言語の両方をカバーする28言語のテキスト翻訳をサポートしています。
• 命令モデル（Seed-X-Instruct）と強化学習最適化モデル（Seed-X-PPO）の両方を提供し、後者の方が翻訳性能が高い。
• Chain-of-Thought（連鎖推論）をサポートし、複雑な翻訳作業の精度を高めます。
• 7Bのパラメータスケールを持つMistralアーキテクチャを使用することで、推論は効率的であり、マルチデバイス展開に適している。
• コミュニティの二次開発と研究をサポートするオープンソースのモデルウェイトとコード。
• インターネット、テクノロジー、法律、文学など、多様な翻訳シーンに対応。
• 翻訳出力品質を最適化するためのビームサーチおよびサンプリングデコーディングメソッドを提供します。

ヘルプの使用

設置プロセス

Seed-X-7Bモデルを使用するには、まず必要な環境と依存関係をインストールする必要があります。以下は、公式GitHubリポジトリに記載されている手順をもとにした、詳細なインストール手順と使用方法です：

1. クローン倉庫
   Gitを使ってSeed-X-7Bプロジェクトのコードをクローンする：

   git clone https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-X-7B.git
   cd Seed-X-7B
   

2. 仮想環境の構築
   CondaでPython 3.10の環境を作成し、アクティベートする：

   conda create -n seedx python=3.10 -y
   conda activate seedx
   

3. 依存関係のインストール
   プロジェクトに必要なPythonライブラリをインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

   推論のスピードを上げる必要がある場合は、フラッシュ・アテンションをインストールしてください：

   pip install flash_attn==2.5.9.post1 --no-build-isolation
   

4. モデルウェイトのダウンロード
   ハギング・フェイスからSeed-X-7Bモデルのウエイトをダウンロード。Seed-X-PPO-7Bモデルは、より良い翻訳パフォーマンスを得るために推奨されます：

   from huggingface_hub import snapshot_download
   save_dir = "ckpts/"
   repo_id = "ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B"
   cache_dir = save_dir + "/cache"
   snapshot_download(
   cache_dir=cache_dir,
   local_dir=save_dir,
   repo_id=repo_id,
   local_dir_use_symlinks=False,
   resume_download=True,
   allow_patterns=["*.json", "*.safetensors", "*.pth", "*.bin", "*.py", "*.md", "*.txt"]
   )
   

5. ハードウェア要件
   • シングルGPU推論：1個のH100-80Gで720×1280のビデオまたはテキスト翻訳タスクを処理できます。
   • マルチGPUの理由：4基のH100-80Gが1080pまたは2K解像度のタスクをサポート。 sp_size=4.
   • より高速な推論を行うためには、高性能GPUを推奨する。

使用方法

Seed-X-7Bには、Seed-X-Instruct-7BとSeed-X-PPO-7Bの2つの主要なモデルがあります。 以下、Seed-X-PPO-7Bを使用した翻訳タスクの実行例を示します。

単文翻訳（連鎖推論なし）

利用する ブイエルエルエム このライブラリは、英語の文章を中国語に翻訳するための高速推論を行う：

from vllm import LLM, SamplingParams
model_path = "./ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B"
model = LLM(model=model_path, max_num_seqs=512, tensor_parallel_size=8, enable_prefix_caching=True, gpu_memory_utilization=0.95)
messages = ["Translate the following English sentence into Chinese:\nMay the force be with you <zh>"]
decoding_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=512, skip_special_tokens=True)
results = model.generate(messages, decoding_params)
responses = [res.outputs[0].text.strip() for res in results]
print(responses)  # 输出：['愿原力与你同在']

連鎖推論による翻訳

複雑な文の場合、Chain-of-Thoughtを有効にすることで、翻訳精度を向上させることができます：

messages = ["Translate the following English sentence into Chinese and explain it in detail:\nMay the force be with you <zh>"]
decoding_params = BeamSearchParams(beam_width=4, max_tokens=512)
results = model.generate(messages, decoding_params)
responses = [res.outputs[0].text.strip() for res in results]
print(responses)  # 输出翻译结果及推理过程

批判的推論

複数の文章を翻訳する必要がある場合、vLLMのバッチ推論機能で対応できる：

messages = [
"Translate the following English sentence into Chinese:\nThe sun sets slowly behind the mountain <zh>",
"Translate the following English sentence into Chinese:\nKnowledge is power <zh>"
]
results = model.generate(messages, decoding_params)
responses = [res.outputs[0].text.strip() for res in results]
print(responses)  # 输出：['太阳慢慢地落在山后', '知识就是力量']

注目の機能操作

1. 多言語サポート
   Seed-X-7Bは、英語、中国語、スペイン語、フランス語などの高リソース言語と、いくつかの低リソース言語を含む28言語をサポートしています。ユーザーは入力でターゲット言語を指定するだけでよい（例えば <zh> (中国語を示す)、モデルは対応する翻訳を生成することができる。
2. 連鎖推理（CoT）
   複雑な文の場合、連鎖推論を有効にすることで、モデルは文の意味と文脈を段階的に分析することができます。例えば、文学や法律の文章を翻訳する場合、モデルは正確な翻訳を生成する前に文構造を分解します。
3. ビームサーチデコーディング
   ビーム・サーチ (beam_width=4ビーム・サーチはより高品質の翻訳を生成し、正確な出力が要求される場面に適している。ビーム・サーチはサンプリング・デコードに比べて安定性が高いが、計算コストは若干高くなる。
4. 分野横断的な翻訳
   Seed-X-7Bは、インターネット、テクノロジー、電子商取引、生物医学、法律などの分野の翻訳に優れています。ユーザーは専門用語や長い文章を直接入力することができ、モデルは用語の正確さと文脈の一貫性を維持します。

ほら

• GPUパフォーマンスシングルGPUでの推論は遅い可能性があり、効率化のためにマルチGPU並列処理を使用することが推奨されます。
• モデルの選択Seed-X-PPO-7Bは強化学習に最適化されており、Seed-X-Instruct-7Bよりも翻訳性が高いため、Seed-X-PPO-7Bを優先的に使用します。
• エラー・フィードバック翻訳エラーが発生した場合は、GitHubリポジトリに課題を提出するか、公式メールアドレスに連絡して、モデルの改善に役立つサンプル入力と出力を提供することができます。

アプリケーションシナリオ

1. 多国籍eコマース企業
   Seed-X-7Bは、商品説明、ユーザーレビュー、カスタマーサービスダイアログの翻訳に使用でき、多言語での市場拡大をサポートします。例えば、英語の商品説明を、用語の正確性を保ちながら、中国語、スペイン語などに翻訳します。
2. 学術研究
   研究者は、このモデルを学術論文、会議資料、技術文書の翻訳に利用できる。例えば、英語の科学論文を中国語に翻訳する場合、専門用語の正確さが保たれます。
3. コンテンツ制作
   コンテンツ制作者は、記事、ブログ、ソーシャルメディアコンテンツを翻訳して、多言語出版をサポートすることができます。例えば、中国のブログを英語に翻訳して、海外の読者を惹きつける。
4. 法律と財務
   法律上の契約書や財務報告書の翻訳では、用語の標準化を保証するモデルを使用することができます。例えば、英語の契約書を中国語に翻訳することで、法律用語の厳密性を維持することができます。

品質保証

1. Seed-X-7Bはどの言語に対応していますか？
   英語、中国語、スペイン語、フランス語、その他の高リソース言語、および一部の低リソース言語を含む28言語をサポート。言語一覧については、公式ドキュメントをご参照ください。
2. Seed-X-InstructモデルとSeed-X-PPOモデルの選択方法は？
   Seed-X-PPOは、より優れた翻訳パフォーマンスを実現するために強化学習に最適化されており、本番環境での使用をお勧めします。Seed-X-Instructは、迅速なテストや軽量タスクに適しています。
3. リアルタイム翻訳をサポートしているか？
   現在のモデルはオフラインのバッチ翻訳に適しているが、リアルタイム翻訳では推論速度を最適化する必要があり、高性能GPUの使用が推奨される。
4. 翻訳ミスに対処するには？
   原文と翻訳を添えてGitHubにissueを提出するか、公式メールアドレスにフィードバックを求めることができる。