theluyuan/RWKV-Runner
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josc146 2023-07-29 21:19:45 +08:00
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244
frontend/src/_locales/ja/main.json Normal file
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@ -0,0 +1,244 @@
{
"Home": "ホーム",
"Train": "トレーニング",
"About": "約",
"Settings": "設定",
"Go to chat page": "チャットページに移動する",
"Manage your configs": "あなたの設定を管理する",
"Manage models": "モデルの管理",
"Run": "実行",
"Offline": "オフライン",
"Starting": "起動中",
"Loading": "モデルを読み込み中",
"Working": "動作中",
"Stop": "停止",
"Enable High Precision For Last Layer": "最後の層で高精度を有効にする",
"Stored Layers": "メモリ層読み込み",
"Precision": "精度",
"Device": "デバイス",
"Convert model with these configs. Using a converted model will greatly improve the loading speed, but model parameters of the converted model cannot be modified.": "これらの設定でモデルを変換します。変換されたモデルを使用すると、読み込み速度が大幅に向上しますが、変換したモデルのパラメータを変更することはできません。",
"Manage Models": "モデルの管理",
"Model": "モデル",
"Model Parameters": "モデルのパラメータ",
"Frequency Penalty": "周波数のペナルティ",
"Presence Penalty": "存在のペナルティ",
"Top_P": "Top_P",
"Temperature": "温度",
"Max Response Token": "最大レスポンストークン",
"API Port": "API ポート",
"Hover your mouse over the text to view a detailed description. Settings marked with * will take effect immediately after being saved.": "マウスをテキストに一定時間置いて詳細な説明を表示します。 * が付いている設定は保存後すぐに有効化されます。",
"Default API Parameters": "デフォルトのAPIパラメータ",
"Provide JSON file URLs for the models manifest. Separate URLs with semicolons. The \"models\" field in JSON files will be parsed into the following table.": "モデルマニフェストのためのJSONファイルURLを提供します。URLはセミコロンで分割します。JSONファイルの\"models\"フィールドは次の表に解析されます。",
"Config Name": "構成名",
"Refresh": "リフレッシュ",
"Save Config": "構成を保存",
"Model Source Manifest List": "モデルソースマニフェストリスト",
"Models": "モデル",
"Delete Config": "設定を削除",
"Help": "ヘルプ",
"Version": "バージョン",
"New Config": "新たな設定",
"Open Url": "URLを開く",
"Download": "ダウンロード",
"Open Folder": "フォルダを開く",
"Configs": "設定",
"Automatic Updates Check": "自動更新チェック",
"Updates Check Error": "更新チェックエラー",
"Introduction": "序文",
"Dark Mode": "ダークモード",
"Language": "言語",
"In Development": "開発中",
"Chat": "チャット",
"Convert": "変更",
"Actions": "行動",
"Last updated": "最後に更新",
"Desc": "説明",
"Size": "サイズ",
"File": "ファイル",
"Config Saved": "設定が保存されました",
"Downloading": "ダウンロード中",
"Loading Model": "モデルを読み込んでいます",
"Startup Completed": "起動完了",
"Failed to switch model": "モデルの切り替えに失敗しました",
"Start Converting": "変換を開始",
"Convert Success": "変換成功",
"Convert Failed": "変換失敗",
"Model Not Found": "モデルが見つかりません",
"Model Status": "モデルの状態",
"Clear": "クリア",
"Send": "送信",
"Type your message here": "ここにメッセージを入力してください",
"Copy": "コピー",
"Read Aloud": "読み上げ",
"Hello! I'm RWKV, an open-source and commercially usable large language model.": "こんにちは！私はRWKV、オープンソースで商用利用可能な大規模な言語モデルです。",
"This tool's API is compatible with OpenAI API. It can be used with any ChatGPT tool you like. Go to the settings of some ChatGPT tool, replace the 'https://api.openai.com' part in the API address with '": "このツールのAPIはOpenAI APIと互換性があります。 お好きなChatGPTツールで使用することができます。いくつかのChatGPTツールの設定に移動し、APIアドレスの 'https://api.openai.com' 部分を '",
"New Version Available": "新しいバージョンが存在します",
"Update": "更新",
"Please click the button in the top right corner to start the model": "右上角のボタンをクリックしてモデルを起動してください",
"Update Error": "更新エラー",
"Open the following URL with your browser to view the API documentation": "以下のURLをブラウザで開いてAPIドキュメンテーションを確認してください",
"By default, the maximum number of tokens that can be answered in a single response, it can be changed by the user by specifying API parameters.": "デフォルトでは、一度に回答できるトークンの最大数は、APIパラメータを指定することでユーザーが変更できます。",
"Sampling temperature, it's like giving alcohol to a model, the higher the stronger the randomness and creativity, while the lower, the more focused and deterministic it will be.": "サンプリング温度は、モデルにアルコールを与えるようなもので、高いほどランダム性と創造性が強く、低いほど焦点を絞り、決定論的になります。",
"Just like feeding sedatives to the model. Consider the results of the top n% probability mass, 0.1 considers the top 10%, with higher quality but more conservative, 1 considers all results, with lower quality but more diverse.": "モデルに鎮静剤を与えるようなもの。上位n％の確率質量の結果を考えてみてください。0.1は上位10％を考えており、質が高いが保守的で、1は全ての結果を考慮しており、質は低いが多様性があります。",
"Positive values penalize new tokens based on whether they appear in the text so far, increasing the model's likelihood to talk about new topics.": "ポジティヴ値は、新しいトークンが今までのテキストに出現していたかどうかに基づいてこれらをペナルティとし、新しいトピックについて話す可能性を増加させます。",
"Positive values penalize new tokens based on their existing frequency in the text so far, decreasing the model's likelihood to repeat the same line verbatim.": "ポジティブ値は、新しいトークンが既存のテキストでどれだけ頻繁に使われているかに基づいてペナルティを与え、モデルが同じ行を完全に繰り返す可能性を減らします。",
"int8 uses less VRAM, but has slightly lower quality. fp16 has higher quality, and fp32 has the best quality.": "int8はVRAMの使用量が少ないですが、質が若干低いです。fp16は高品質、fp32は最高品質です。",
"Number of the neural network layers loaded into VRAM, the more you load, the faster the speed, but it consumes more VRAM. (If your VRAM is not enough, it will fail to load)": "VRAMにロードされるニューラルネットワークの層の数。ロードする量が多いほど速度は速くなりますが、VRAMを多く消費します。(VRAMが不足している場合、ロードに失敗します)",
"Whether to use CPU to calculate the last output layer of the neural network with FP32 precision to obtain better quality.": "ネットワークの最終出力層をFP32精度で計算するためにCPUを使用するかどうか。",
"Downloads": "ダウンロード",
"Pause": "ポーズ",
"Continue": "続行",
"Resume": "続行",
"Check": "確認",
"Model file not found": "モデルファイルが見つかりません",
"Can not find download url": "ダウンロードURLが見つかりません",
"Python target not found, would you like to download it?": "Pythonターゲットが見つかりません、ダウンロードしますか？",
"Python dependencies are incomplete, would you like to install them?": "Pythonの依存関係が不完全です、インストールしますか？",
"Install": "インストール",
"This is the latest version": "これは最新バージョンです",
"Use Tsinghua Pip Mirrors": "清華大学Pipミラーサーバーを使用",
"Model Config Exception": "モデル設定例外",
"Use Gitee Updates Source": "Gitee更新ソースを使用",
"Use Custom CUDA kernel to Accelerate": "カスタムCUDAカーネルを使用して加速",
"Enabling this option can greatly improve inference speed and save some VRAM, but there may be compatibility issues. If it fails to start, please turn off this option.": "このオプションを有効にすると、推論速度が大幅に向上し、一部のVRAMを節約できますが、互換性の問題が生じる可能性があります。起動に失敗した場合は、このオプションをオフにしてください。",
"Supported custom cuda file not found": "対応しているカスタムCUDAファイルが見つかりません",
"Failed to copy custom cuda file": "カスタムCUDAファイルのコピーに失敗しました",
"Downloading update, please wait. If it is not completed, please manually download the program from GitHub and replace the original program.": "更新をダウンロード中です、お待ちください。完了しない場合は、GitHubから手動でプログラムをダウンロードし、元のプログラムを置き換えてください。",
"Completion": "補完",
"Parameters": "パラメータ",
"Stop Sequences": "シーケンスを停止",
"When this content appears in the response result, the generation will end.": "この内容が応答結果に表示されると、生成が終了します。",
"Reset": "リセット",
"Generate": "生成",
"Writer": "ライター",
"Translator": "翻訳者",
"Catgirl": "ネコガール",
"Code Generation": "コード生成",
"Werewolf": "人狼",
"Instruction": "指示",
"Blank": "空白",
"The following is an epic science fiction masterpiece that is immortalized, with delicate descriptions and grand depictions of interstellar civilization wars.\nChapter 1.\n": "以下は、壮大な描写と共に、不滅のエピックサイエンスフィクションの傑作で、星間文明戦争が繊細に描かれています。\n第1章。\n",
"The following is a conversation between a cat girl and her owner. The cat girl is a humanized creature that behaves like a cat but is humanoid. At the end of each sentence in the dialogue, she will add \"Meow~\". In the following content, User represents the owner and Assistant represents the cat girl.\n\nUser: Hello.\n\nAssistant: I'm here, meow~.\n\nUser: Can you tell jokes?": "以下は、猫少女とその飼い主との会話です。猫少女は、猫のように振る舞いながらもヒトの姿をした生物です。会話の各文の終わりには必ず「にゃ〜」とつけています。以下の文章では、Userが飼い主、Assistantが猫少女を表しています。\n\nユーザー: こんにちは。\n\nアシスタント: ここにいますよ、にゃ〜。\n\nユーザー: 笑い話を話せますか？",
"When response finished, inject this content.": "応答終了時に、この内容を注入します。",
"Inject start text": "開始テキストを注入",
"Inject end text": "終了テキストを注入",
"Before the response starts, inject this content.": "応答が始まる前に、この内容を注入します。",
"There is currently a game of Werewolf with six players, including a Seer (who can check identities at night), two Werewolves (who can choose someone to kill at night), a Bodyguard (who can choose someone to protect at night), two Villagers (with no special abilities), and a game host. User will play as Player 1, Assistant will play as Players 2-6 and the game host, and they will begin playing together. Every night, the host will ask User for his action and simulate the actions of the other players. During the day, the host will oversee the voting process and ask User for his vote. \n\nAssistant: Next, I will act as the game host and assign everyone their roles, including randomly assigning yours. Then, I will simulate the actions of Players 2-6 and let you know what happens each day. Based on your assigned role, you can tell me your actions and I will let you know the corresponding results each day.\n\nUser: Okay, I understand. Let's begin. Please assign me a role. Am I the Seer, Werewolf, Villager, or Bodyguard?\n\nAssistant: You are the Seer. Now that night has fallen, please choose a player to check his identity.\n\nUser: Tonight, I want to check Player 2 and find out his role.": "現在、6人のプレイヤーが参加する人狼ゲームが行われています。その中には、夜に任意のプレイヤーの正体を確認できる占い師、夜に誰かを殺すことができる人狼2名、夜に誰かを守ることができるボディガード、特殊な能力を持っていない村人2名、そしてゲームのホストがいます。Userはプレイヤー1として、Assistantはプレーヤー2から6まで及びゲームのホストとして参加し、一緒にゲームを始めます。ホストは毎晩、Userに彼の行動を問い、他のプレーヤーの行動をシミュレートします。昼には、ホストが投票プロセスを監督し、Userに彼の投票を求めます。\n\nアシスタント: 次に、私はゲームのホストとして参加者全員に役割を割り当てることになります。それには、あなたの役割もランダムに割り当てます。その後、私はプレーヤー2から6の行動をシミュレートし、毎日何が起こったかを報告します。あなたに割り当てられた役割に基づいて、あなたの行動を教えてください。私は毎日、それに対する結果を報告します。\n\nユーザー: 了解しました。では、始めましょう。私の役割を割り当ててください。占い師、人狼、村人、ボディーガードのいずれなのでしょうか？\n\nアシスタント: あなたの役割は占い師です。今夜が来たので、誰の正体を確認するか選んでください。\n\nユーザー：今夜、プレイヤー2の役割を確認したい。",
"Writer, Translator, Role-playing": "ライター、翻訳者、ロールプレイング",
"Chinese Kongfu": "中国武術",
"Allow external access to the API (service must be restarted)": "APIへの外部アクセスを許可する (サービスを再起動する必要があります)",
"Custom": "カスタム",
"Reset All Configs": "すべての設定をリセット",
"Cancel": "キャンセル",
"Confirm": "確認",
"Are you sure you want to reset all configs? This will obtain the latest preset configs, but will override your custom configs and cannot be undone.": "本当にすべての設定をリセットしますか？これにより最新のプリセット設定が取得されますが、カスタム設定は上書きされ、元に戻すことはできません。",
"Advanced": "高度な",
"Custom Python Path": "カスタムPythonパス",
"Custom Models Path": "カスタムモデルパス",
"Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, would you like to download it?": "Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージがインストールされていません。ダウンロードしますか？",
"File Path Cannot Contain Space": "ファイルのパスにスペースを含めることはできません",
"Current Strategy": "現在の戦略",
"MacOS is not yet supported for performing this operation, please do it manually.": "MacOSはまだこの操作を実行するサポートがありませんので、手動で行ってください。",
"Linux is not yet supported for performing this operation, please do it manually.": "Linuxはまだこの操作を実行するサポートがありませんので、手動で行ってください。",
"On Linux system, you must manually install python dependencies.": "Linuxシステムでは、pythonの依存関係を手動でインストールする必要があります。",
"Update completed, please restart the program.": "更新が完了したら、プログラムを再起動してください。",
"Are you sure you want to reset this page? It cannot be undone.": "本当にこのページをリセットしてもよろしいですか？元に戻すことはできません。",
"Model file download is not complete": "モデルファイルのダウンロードが完了していません",
"Error": "エラー",
"Are you sure you want to clear the conversation? It cannot be undone.": "会話をクリアしてもよろしいですか？元に戻すことはできません。",
"Save": "保存",
"Conversation Saved": "会話が保存されました",
"Open": "開く",
"DPI Scaling": "DPIスケーリング",
"Restart the app to apply DPI Scaling.": "DPIスケーリングを適用するためにアプリを再起動してください。",
"Restart": "再起動",
"API Chat Model Name": "APIチャットモデル名",
"API Completion Model Name": "API完成モデル名",
"Localhost": "ローカルホスト",
"Retry": "リトライ",
"Delete": "削除",
"Edit": "編集",
"Memory is not enough, try to increase the virtual memory or use a smaller model.": "メモリが不足しています。仮想メモリを増やすか、もしくは小さなモデルを使ってみてください",
"Bad PyTorch version, please reinstall PyTorch with cuda.": "不適切なPyTorchのバージョンです。cudaと共にPyTorchを再インストールしてください。",
"The model file is corrupted, please download again.": "モデルファイルが破損しています。再度ダウンロードしてください。",
"Found no NVIDIA driver, please install the latest driver.": "NVIDIAのドライバが見つかりません。最新版のドライバをインストールしてください。",
"VRAM is not enough, please reduce stored layers or use a lower precision in Configs page.": "VRAMが足りません。設定ページで保存されているレイヤーを減らすか、精度を下げてください。",
"Failed to enable custom CUDA kernel, ninja is required to load C++ extensions. You may be using the CPU version of PyTorch, please reinstall PyTorch with CUDA. Or if you are using a custom Python interpreter, you must compile the CUDA kernel by yourself or disable Custom CUDA kernel acceleration.": "カスタムCUDAカーネルの有効化に失敗しました。C++拡張を読み込むためにはNinjaが必要です。あなたは恐らくCPU版のPyTorchを使用しており、CUDA版のPyTorchを再インストールする必要があります。または、あなたがカスタムPythonインタプリタを使用している場合は、CUDAカーネルを自分でコンパイルするか、カスタムCUDAカーネルのアクセラレーションを無効にする必要があります。",
"Presets": "プリセット",
"Online": "オンライン",
"english": "英語",
"chinese": "中国語",
"default": "デフォルト",
"japanese": "日本語",
"New Preset": "新規プリセット",
"Import": "インポート",
"Name": "名前",
"Imported successfully": "インポート成功",
"Failed to import. Please copy a preset to the clipboard.": "インポートに失敗しました。プリセットをクリップボードにコピーしてください。",
"Clipboard is empty.": "クリップボードが空です。",
"Successfully copied to clipboard.": "クリップボードにコピーしました。",
"Edit Messages": "メッセージの編集",
"Go Back": "戻る",
"Description": "説明",
"Avatar Url": "アバターURL",
"Welcome Message": "ウェルカムメッセージ",
"Display Preset Messages": "プリセットメッセージの表示",
"Tag": "タグ",
"Activate": "アクティブ化",
"New": "新規",
"user": "ユーザー",
"assistant": "アシスタント",
"system": "システム",
"Regenerate": "再生成",
"LoRA Finetune": "LoRAの微調整",
"Command Stopped": "コマンドが停止しました",
"Please convert data first.": "先にデータを変換してください。",
"Ubuntu is not installed, do you want to install it?": "Ubuntuがインストールされていません、インストールしますか？",
"Install Ubuntu": "Ubuntuをインストール",
"Please install Ubuntu using Microsoft Store, after installation click the Open button in Microsoft Store and then click the Train button": "UbuntuをMicrosoftストアからインストールすることができます。インストールが完了したら、MicrosoftストアのOpenボタンを押し、Trainボタンを押してください",
"WSL is not enabled, do you want to enable it?": "WSLが有効になっていません、有効化しますか？",
"Enable WSL": "WSLを有効化",
"After installation, please restart your computer to enable WSL": "インストールが完了したら、WSLを有効化するためにコンピュータを再起動してください",
"Data Process": "データ処理",
"Data Path": "データパス",
"Vocab Path": "語彙パス",
"Train Parameters": "トレーニングパラメータ",
"Base Model": "基本モデル",
"LoRA Model": "LoRAモデル",
"Merge Model": "モデルの統合",
"Devices": "デバイス",
"Gradient Checkpoint": "勾配チェックポイント",
"Context Length": "コンテキストの長さ",
"Epoch Steps": "エポックステップ数",
"Epoch Count": "エポックの数",
"Epoch Begin": "エポックの起点",
"Epoch Save": "エポックの保存",
"Learning Rate Init": "初期学習率",
"Learning Rate Final": "最終学習率",
"Micro Batch Size": "マイクロバッチサイズ",
"Accumulate Gradient Batches": "勾配バッチの累計",
"Warmup Steps": "ウォームアップステップ",
"Pre-FFN": "FFNの前処理",
"None": "なし",
"Merge model successfully": "モデルのマージが成功しました",
"Convert Data successfully": "データ変換に成功しました",
"Please select a LoRA model": "LoRAモデルを選択してください",
"You are using sample data for training. For formal training, please make sure to create your own jsonl file.": "トレーニングにはサンプルデータを使用しています。正式なトレーニングのためには、自身でjsonlファイルを作成してください。",
"WSL is not running, please retry. If it keeps happening, it means you may be using an outdated version of WSL, run \"wsl --update\" to update.": "WSLが実行されていません、もう一度試してください。これが続く場合、古いバージョンのWSLを使用している可能性があります。\"wsl --update\"を実行して更新してください。",
"Memory is not enough, try to increase the virtual memory or use a smaller base model.": "メモリが不足しています、仮想メモリを増やすか小さなベースモデルを使用してみてください。",
"VRAM is not enough": "ビデオRAMが不足しています",
"Training data is not enough, reduce context length or add more data for training": "トレーニングデータが不足しています、コンテキストの長さを減らすか、トレーニング用のデータをさらに追加してください",
"You are using WSL 1 for training, please upgrade to WSL 2. e.g. Run \"wsl --set-version Ubuntu-22.04 2\"": "トレーニングにWSL 1を使用しています、WSL 2にアップグレードしてください。例:\"wsl --set-version Ubuntu-22.04 2\"を実行する",
"Matched CUDA is not installed": "対応するCUDAがインストールされていません",
"Failed to convert data": "データの変換に失敗しました",
"Failed to merge model": "モデルのマージに失敗しました",
"The data path should be a directory or a file in jsonl format (more formats will be supported in the future).\n\nWhen you provide a directory path, all the txt files within that directory will be automatically converted into training data. This is commonly used for large-scale training in writing, code generation, or knowledge bases.\n\nThe jsonl format file can be referenced at https://github.com/Abel2076/json2binidx_tool/blob/main/sample.jsonl.\nYou can also write it similar to OpenAI's playground format, as shown in https://platform.openai.com/playground/p/default-chat.\nEven for multi-turn conversations, they must be written in a single line using `\\n` to indicate line breaks. If they are different dialogues or topics, they should be written in separate lines.": "データのパスはディレクトリまたはjsonl形式のファイルでなければなりません（将来的にはより多くの形式がサポートされる予定です）。ディレクトリパスを提供した場合、そのディレクトリ内のすべてのtxtファイルが自動的にトレーニングデータに変換されます。これは大規模なライティング、コード生成、または知識ベースのトレーニングで一般的に使用されます。jsonl形式のファイルは、https://github.com/Abel2076/json2binidx_tool/blob/main/sample.jsonl を参照してください。\nhttps://platform.openai.com/playground/p/default-chat のように、OpenAIのプレイグラウンド形式に似た形式で書くこともできます。複数ターンの対話であっても、一行で書く必要があり、行の区切りを示すために`\\n`を使用します。それらが異なる対話やトピックであれば、それらは別々の行に書かれるべきです。",
"Size mismatch for blocks. You are attempting to continue training from the LoRA model, but it does not match the base model. Please set LoRA model to None.": "ブロックのサイズが一致しません。LoRAモデルからトレーニングを続けようとしていますが、それはベースモデルと一致しません。LoRAモデルをNoneに設定してください。",
"Instruction: Write a story using the following information\n\nInput: A man named Alex chops a tree down\n\nResponse:": "指示：以下の情報を使用して物語を書きましょう\n\n入力：アレックスという男が木を切り倒す\n\n反応：",
"Composition": "作曲",
"Use Local Sound Font": "ローカルサウンドフォントを使用する",
"Auto Play At The End": "最後に自動再生",
"No File to save": "保存するファイルがありません",
"File Saved": "ファイルが保存されました",
"Failed to load local sound font, please check if the files exist - assets/sound-font": "ローカルサウンドフォントの読み込みに失敗しました、ファイルが存在するか確認してください - assets/sound-font"
}

9
frontend/src/_locales/resources.ts
View File

@ -1,9 +1,10 @@
import zhHans from './zh-hans/main.json';
import ja from './ja/main.json';
export const resources = {
zh: {
translation: zhHans
}
},
// de: {
// translation: de,
// },
@ -19,9 +20,9 @@ export const resources = {
// it: {
// translation: it,
// },
// ja: {
// translation: ja,
// },
ja: {
translation: ja
}
// ko: {
// translation: ko,
// },

3
frontend/src/pages/Settings.tsx
View File

@ -19,7 +19,8 @@ import { RestartApp } from '../../wailsjs/go/backend_golang/App';
export const Languages = {
dev: 'English', // i18n default
zh: '简体中文'
zh: '简体中文',
ja: '日本語'
};
export type Language = keyof typeof Languages;

42
manifest.json
View File

@ -19,7 +19,8 @@
"name": "RWKV-4-World-CHNtuned-0.1B-v1-20230617-ctx4096.pth",
"desc": {
"en": "Global Languages 0.1B v1 Enhanced Chinese",
"zh": "全球语言 0.1B v1 中文增强"
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"ja": "グローバル言語 0.1B v1 中国語強化"
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@ -31,7 +32,8 @@
"name": "RWKV-4-World-0.1B-v1-20230520-ctx4096.pth",
"desc": {
"en": "Global Languages 0.1B v1",
"zh": "全球语言 0.1B v1"
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"ja": "グローバル言語 0.1B v1"
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@ -43,7 +45,8 @@
"name": "RWKV-4-World-CHNtuned-0.4B-v1-20230618-ctx4096.pth",
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@ -55,7 +58,8 @@
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@ -67,7 +71,8 @@
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@ -118,7 +123,8 @@
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"name": "RWKV-4-World-CHNtuned-3B-v1-20230625-ctx4096.pth",
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"zh": "全球语言 7B v1 中文增强",
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"zh": "全球语言 7B v1 中文增强 32k上下文 总结能力",
"ja": "グローバル言語 7B v1 中国語強化 32kコンテキスト まとめる能力"
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"desc": {
"en": "Global Languages 7B v1 Enhanced Japanese",
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"zh": "全球语言 7B v1 日文增强",
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