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AyakaCorp

Laufende Forschung

Hime

Eine lokal laufende Übersetzungs-Pipeline für lange literarische Texte aus dem Japanischen ins Englische. Statt eines großen Cloud-Modells arbeiten mehrere kleine, feinabgestimmte lokale Modelle nacheinander an jedem Absatz.

Entwerfen, zusammenführen, Feinschliff, prüfen. Pro Absatz, auf einer Maschine.

Status
laufende Forschung
Hardware
eine Consumer-GPU
Modelle
feinabgestimmte Adapter
Kontext
durch Retrieval angereichert
i/o
EPUB rein · EPUB raus
Netzwerk
vollständig offline
01 · Pipeline pro Absatz · mit Checkpoints ein Lauf kann mitten im Buch unterbrochen und fortgesetzt werden

Die Pipeline

  1. Vorverarbeitung Morphologische Tokenisierung, Glossar-Abfrage, Rückgriff auf frühere Passagen desselben Werks: Jeder Absatz kommt mit seinem eigenen Kontext an.
  2. Entwurf Mehrere Modelle übersetzen parallel, darunter ein deterministischer Wörterbuchpfad, der ohne Modell arbeitet.
  3. Zusammenführen Ein Konsens-Modell verbindet die stärksten Teile der Entwürfe.
  4. Feinschliff Ein eigenes Modell arbeitet an Ton, Rhythmus und Register.
  5. Prüfung Ein Gremium aus Leser-Personas, jede auf einen anderen Fehlertyp ausgerichtet. Ein Aggregator gibt eines von drei Urteilen zurück: annehmen, erneuter Feinschliff, oder verwerfen und neu ab dem Entwurf. Der erneute Feinschliff läuft höchstens zweimal, ein vollständiger Neuanlauf höchstens einmal.
Hime-Pipeline: EPUB hinein, dann Vorverarbeitung, Entwurf, Zusammenführen, Feinschliff, Prüfung. Das Urteil der Prüfung nimmt den Absatz an (EPUB hinaus), schickt ihn zurück zum Feinschliff, oder verwirft ihn und beginnt neu beim Entwurf. neuer Feinschliff · ≤2× verwerfen · neu ab Entwurf · ≤1× EPUB rein Vorverarb. Entwurf Zusammenf. Feinschliff Prüfung annehmen EPUB raus Morphologie, Glossar, frühere Passagen parallele Entwürfe, ein Wörterbuchpfad Konsens verbindet die stärksten Teile Ton, Rhythmus, Register Leser-Personas, Gesamturteil
Die Urteilspfeile führen zurück zum Feinschliff oder zum Entwurf; angenommene Absätze verlassen die Pipeline als EPUB.
Hime-Pipeline: EPUB hinein, dann Vorverarbeitung, Entwurf, Zusammenführen, Feinschliff, Prüfung. Das Urteil der Prüfung nimmt den Absatz an (EPUB hinaus), schickt ihn zurück zum Feinschliff, oder verwirft ihn und beginnt neu beim Entwurf. EPUB rein Vorverarb. Morphologie · Glossar · Kontext Entwurf parallel · ein Wörterbuchpfad Zusammenf. Konsens der Entwürfe Feinschliff Ton · Rhythmus · Register Prüfung Personas · Gesamturteil annehmen · EPUB raus Feinschliff ≤2× verwerfen · neu ≤1×
Die Urteilspfeile führen zurück zum Feinschliff oder zum Entwurf; angenommene Absätze verlassen die Pipeline als EPUB.

eine Consumer-GPU · feinabgestimmte Adapter · Kontext durch Retrieval · EPUB rein / EPUB raus · vollständig offline

02 · Aktueller Stand fünf Integritätsprüfungen · 41 Achsen nächster Schritt: fortgesetztes Pretraining

Aktueller Stand

Die feinabgestimmten Modelle schlagen ihr eigenes Basismodell noch nicht zuverlässig.

Das letzte supervidierte Fine-Tuning fiel gegenüber dem vorherigen ab. Die Obergrenze scheint im Basismodell und in den Trainingsdaten zu liegen, nicht im Adapter; deshalb ist der nächste Schritt fortgesetztes Pretraining statt weiteres Fine-Tuning.

Hime läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU, vollständig offline. Die Konsistenz über hunderte Seiten entsteht durch den absatzweisen Rückgriff auf Glossare und frühere Passagen, damit Namen und Register über ein langes Werk stabil bleiben.

Was funktioniert, ist der Auswertungsaufbau: eine leckfreie Bewertungsumgebung mit fünf Integritätsprüfungen und einer Sonde über 41 linguistische Achsen.

Rücknahme

Ein früheres positives Ergebnis ließ sich auf ein Leck im Antwortschlüssel zurückführen und wurde zurückgezogen. Eine Zahl, die eine Prüfung nicht übersteht, ist weniger wert als keine Zahl.