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base_model: Qwen/Qwen3-1.7B
library_name: peft
pipeline_tag: text-generation
license: apache-2.0
language:
- zh
datasets:
- HistoryTrans/Dataset
tags:
- peft
- lora
- translation
- classical-chinese
- modern-chinese
- base_model:adapter:Qwen/Qwen3-1.7B
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# EmiyaMind Qwen3-1.7B 文言文翻译 LoRA

这是一个将文言文翻译为现代汉语的 LoRA 适配器。模型基于
[`Qwen/Qwen3-1.7B`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B)，使用完整
[`HistoryTrans/Dataset`](https://huggingface.co/datasets/HistoryTrans/Dataset) 训练一轮。

本仓库只分发 LoRA 适配器与分词器；使用时会同时下载并加载基础模型。

## 用途

- 单句文言文到现代汉语翻译
- 经过外部切分后的长篇文言文翻译
- 文言文翻译研究与教学辅助

输出可能存在遗漏、误译、人物指代错误或现代知识补充，重要文本应由具备古汉语知识的人复核。

## 使用方法

```python
import torch
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

adapter_id = "emiya111/EmiyaMind-Qwen3-1.7B-Wenyan-Full"
base_id = "Qwen/Qwen3-1.7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_id)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_id)
model.eval()

source = "环滁皆山也。其西南诸峰，林壑尤美。"
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "你是一名严谨的古汉语翻译专家。你的任务是把文言文翻译成通顺、准确的现代汉语，"
            "忠实保留原文的人名、地名、官名、时间、因果关系和语气，不增添原文没有的信息。"
        ),
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"请将下面的文言文翻译成现代汉语。只输出译文，不要解释。\n\n文言文：{source}",
    },
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False,
)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.inference_mode():
    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=256,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.05,
    )
result = tokenizer.decode(
    output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:],
    skip_special_tokens=True,
)
print(result.strip())
```

## 训练数据

清洗后的 HistoryTrans 数据：

- 训练集：747,630 条
- 验证集：7,644 条
- 测试集：7,649 条

清洗移除了空值、原译文相同、过长、长度比例异常和完全重复的句对。HistoryTrans 使用 MIT
许可证；请同时遵守其数据集说明。

## 训练配置

- 基础模型：Qwen/Qwen3-1.7B
- 方法：LoRA / RS-LoRA
- LoRA rank：16
- LoRA alpha：32
- LoRA dropout：0.05
- 训练精度：BF16
- 最大序列长度：512
- 学习率：2e-4，cosine scheduler
- 有效 batch size：16
- 训练轮数：1
- 优化步骤：46,727
- 可训练参数：17,432,576（约 1.00%）
- 训练 loss：1.4927
- 验证 loss：1.2966

训练在单张 NVIDIA GeForce RTX 5070 上完成，用时约 53 小时 19 分钟。

## 限制

- 训练语料以历史典籍为主，对诗词、佛经、医书和未见体裁的效果可能较弱。
- 官方 HistoryTrans 分片存在少量相同原文或相同句对重叠，验证 loss 可能略偏乐观。
- 长文应按句子或语义边界切分后翻译，建议每块不超过约 60 个汉字。
- 本模型没有替代人工校勘、学术翻译或法律解释的能力。

## 许可与来源

- 本 LoRA 适配器以 Apache-2.0 许可证分发。
- 基础模型 Qwen3-1.7B 使用 Apache-2.0 许可证。
- HistoryTrans 数据集使用 MIT 许可证。
- 项目代码：<https://github.com/xiaohuanemiya/EmiyaTranslationModelForClassicalChinese>