Haidass-Translate 实验记录

本仓记录 Haidass-Translate-143M 系列实验性训练版本的评测结果,与正式发布仓分离,供内部跟踪迭代。

v3(字幕手术 + 短句合成 + 错题本教师,4ep)

数据:cleaned_8m_v2 主数据 15 源(字幕手术版,净删 19.4 万对)+ 短句收尾合成 14.98 万对(Qwen3.6 生成)+ 错题本教师翻译 4,977 对,去重后 772.99 万对,双向展开训练 4 epochs(9,345 步,约 49 亿 tokens)。起步 loss 3.36,终 loss 1.69,全程 NaN 0 次,wall time 约 5 小时 13 分(16×Ascend910)。

成绩对比(sacrebleu,贪心解码,qwen3 chat 模板)

FLORES-200 dev(中英各 997 句):

模型 en→zh BLEU en→zh chrF++ zh→en BLEU zh→en chrF++
v3(本实验) 27.32 19.02 15.63 41.87
现役 4ep 基线 27.56 19.27 17.17 43.20
5ep 终版(参考) 27.35 19.08 17.08 43.12

FLORES+ devtest(中英各 1012 句):

模型 en→zh BLEU en→zh chrF++ zh→en BLEU zh→en chrF++
v3(本实验) 27.98 19.19 15.46 41.78
现役 4ep 基线 28.48 19.45 17.01 42.69
5ep 终版(参考) 26.97 19.02 16.80 42.63

短句压力测试(20 条手工用例,逐条见 v3_4ep/short_v3.log)

  • ≤5 token 短句 10 条:全部正常收尾,未再出现不收尾(NO_STOP)或循环——此前版本的短句病理在压测口径下消除。
  • 普通长度句 10 条:8 条正常,2 条出现循环不收尾(中英各一)。
  • 需要说明:短句虽然都能停下来,但翻译质量仍不稳定(存在空输出、答非所问),短句合成数据解决了"停不下来",还没有解决"译得好"。

结论

v3 数据配方(字幕手术 + 短句合成 + 教师翻译):en→zh 与基线持平(BLEU 差 -0.2~-0.5),zh→en 回退约 1.5 BLEU(两个 benchmark 一致)。短句不收尾问题按设计目标修复,但综合成绩不支持替换现役 4ep 发版。zh→en 回退的归因候选:字幕手术删改了约 4% 语料(含大量短句)、合成短句的机器味目标侧、教师样本量过小(0.06%),需要消融确认,记入 v3.1 计划。

样例(FLORES-200 dev,src / ref / hyp)

en→zh:

Local media reports an airport fire vehicle rolled over while responding. ref:当地媒体报道,一辆机场消防车在响应火警时翻了车。 hyp:当地媒体报道,机场的消防车在反应后倒塌。

zh→en:

当地时间上午 9:30 左右 (UTC 0230),JAS 39C 鹰狮战斗机撞上跑道并发生爆炸,导致机场关闭,商业航班无法正常起降。 ref:The JAS 39C Gripen crashed onto a runway at around 9:30 am local time (0230 UTC) and exploded, closing the airport to commercial flights. hyp:JAS 39C aircraft crashed into the runway and exploded, resulting in the closure of the airport and the inability to operate commercial flights.

周一,斯坦福大学医学院的科学家宣布,他们发明了一种可以将细胞按类型分类的新型诊断工具:一种可打印的微型芯片。这种芯片可以使用标准喷墨打印机制造,每片价格可能在一美分左右。 ref:On Monday, scientists from the Stanford University School of Medicine announced the invention of a new diagnostic tool that can sort cells by type: a tiny printable chip that can be manufactured using standard inkjet printers for possibly about one U.S. cent each. hyp:On Monday, Stanford University scientists announced that they have developed a new diagnostic tool that can classify cells in a way that is not only accurate, but also cost-effective: a miniature chip that can be printed using standard inkjet printing.

产物

  • v3_4ep/scores_v3.txt:双 benchmark 双向 BLEU/chrF++ 原始输出
  • v3_4ep/pred_v3_flores_dev.jsonl、pred_v3_floresplus_devtest.jsonl:逐句预测(src/ref/hyp)
  • v3_4ep/short_v3.log:短句压测逐条记录
  • HF 权重:16 卡机 /mnt/data1/mzy/eval_v3/hf_ckpt_v3(tar 包 md5 9c0efd0cfdf90dc1beb4d0740a77b46a,本机 mzy 工作区有副本)

工具·8 卡并行评测管线(tools/eval_pool.sh)

NPU 多卡并行评测 143M 级 SFT 模型的生产管线,2026-09-21 在 8×Ascend 910B3 上验证。原理:submit 自动把单 ckpt 的双向评测拆成 <名>.en-zh / <名>.zh-en 两个方向 job(eval_translate.py --direction),文件系统队列(pending/ → running/ → done|failed/,mkdir 原子抢占)调度到不同卡并行,后完工的 worker 原子合并两半预测并算分;每个 worker 绑死一张卡,支持每卡多实例。单 ckpt dev 墙钟 ~13min → ~7min,且分片合并结果与单进程逐字节一致(SHA-256 对拍验证)。

用法

eval_pool.sh submit <job名> <hf_dir> <think|htf>                    # HF 权重已就绪
eval_pool.sh submit-a3 <job名> <iter> <a3_ckpt目录> <think|htf>     # 自动 scp+转HF+入队
eval_pool.sh submit-local <job名> <iter> <本地ckpt根目录> <think|htf>
eval_pool.sh start "0 1 2 3 4 5 6 7" 2      # 8 卡 × 2 实例 = 16 并发(默认配置)
eval_pool.sh status / results                                     # 进度 / 分数汇总

环境变量可覆盖:EVAL_ROOT(工作区)、EVAL_DOCKER(容器名)、EVAL_A3_HOST、EVAL_SSH_KEY、EVAL_BATCH(不建议动)。

实测吞吐(143M 模型,dev 1994 句双向,910B3)

方案 单任务耗时 相对吞吐
独占 1 卡 batch 32(数值契约基准) 548s 1×
方向分片(en→zh / zh→en 拆 2 卡并行,单 ckpt) ~420s 单任务墙钟减半
8 卡 × 1 实例 548s 8×
8 卡 × 2 实例(同卡并发各慢 ~18%) ~650s ~13.7×
batch 128 330s 禁用(见下)

tools/eval_translate.py 为配套生成脚本(pool worker 实际调用),单独使用时 --direction en-zh|zh-en 可只跑单方向,--rep-penalty / --no-repeat-ngram 控制解码,每个 pred 文件自动带 genconfig 旁车快照。

数值契约(都有实锤,勿违反)

  1. batch 固定 32:batch 32→128 时 1994 句预测变 1119 句(en→zh −0.10 / zh→en +0.24 BLEU),与历史分数不可比。提速只从实例并行来。
  2. 同卡多实例安全:同 ckpt 卡 2 双实例并发 vs 卡 0 独占,三方预测文件 SHA 完全一致。并发只争算力,不改数值。
  3. 跨卡一致:4 ckpt ×(卡 0 双跑 + 卡 1 单跑)12 组预测 SHA 全 SAME,跨卡贪心抖动不存在,但逐档对比仍建议固定同一张卡。
  4. greedy 口径:do_sample=false, num_beams=1, min_new_tokens=0, repetition_penalty=1.0,EOS/pad 用模型实际值;每个 pred 文件带 genconfig 旁车。
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