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license: apache-2.0
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base_model: Qwen/Qwen3-8B-Base
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tags:
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- cantonese
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- orthography
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- liujgoj
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- speech-first
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- cpt
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- text-generation
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pipeline_tag: text-generation
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# Cantonese-Qwen3-8B-Base (Powered by Liujgoj)
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## 📌 簡介 / Overview
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6月7日重新訓練。
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**Cantonese-Qwen3-8B-Base** 係一個專門為 **溜歌粵語書寫系統（Liujgoj Cantonese Orthography）** 進行增量預訓練（Continued Pre-Training, CPT）嘅大語言模型。
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本模型以 **Qwen3-8B-Base** 為基座，透過大規模嘅語音原生（Speech-native）拉丁化粵語文本語料庫進行微調。核心目的係讓大模型深度內化溜歌系統的音節結構與聲調編碼，擺脫漢字（Hanzi）嘅依賴，實現機器原生的粵語文本理解與生成。
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### ⚠️ 重要聲明 (Important Clarification)
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**Liujgoj（溜歌）發展自粵拼 Jyutping 系統，是一套設計用於獨立寫作、閱讀、且音位結構確定（Deterministic Syllable Structure）嘅完整粵語拉丁正字法（Independent Orthography）。** 本模型在預訓練階段將溜歌正詞法直接焊死在模型的 Token 概率分佈中。
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## 📈 訓練數據與成果 / Training Details
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- **基座模型 (Base Model)**: `Qwen3-8B-Base` (ModelScope / Hugging Face)
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- **訓練管道 (Pipeline)**: LLaMA-Factory (LoRA CPT, 3 Epochs)
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- **核心語料 (Corpus)**:
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- 精選超過 60 部香港經典電影部分對白之文本口語對白轉錄。
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- **訓練指標 (Metrics)**:
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- 初始 Loss: ~2.6
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- **最終 Train Loss: 1.5951** (收斂表現極佳，語意對齊深度完成)
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## 🚀 快速開始 / Quick Start
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本模型目前為 **CPT 基座模型 (Base Model)**，具備極強嘅 Liujgoj 文字續寫與接龍直覺。推薦使用 OpenAI 相容的 `completions` 或 `chat/completions` 接口進行純文字續寫。
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### Python (使用 Transformers 載入)
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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import torch
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model_id = "Yvthyvq/cantonese-qwen3-8b-base"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_id,
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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device_map="auto"
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)
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prompt = "Yixgaaj heoi binj douh? "
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inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
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outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, temperature=0.7)
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print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) |