Tencent-Hunyuan/Hy-MT2

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

Hy-MT2는 Tencent Hunyuan 팀이 공개한 번역 전용 언어 모델 묶음으로, 1.8B, 7B, 전문가 혼합(MoE) 구조의 30B-A3B 세 크기가 있습니다. 33개 언어 사이의 번역을 지원하며, 지원 언어 표에 한국어와 일본어가 들어 있습니다. 원문과 번역 지시를 prompt로 넣으면 번역문을 내고, README는 용어 지정, 문체, 개인화, 구분 기호 처리, 구조화 자료 번역용 prompt 양식을 제공합니다. 최대 context 길이는 8192 token이고 기본 system prompt가 없어서, 긴 문서는 나눠 넣는 처리가 필요합니다. 모델 파일을 줄인 FP8과 GGUF 양자화 모델은 2비트와 1.25비트 형식까지 있고, README는 1.8B 모델을 1.25비트로 양자화하면 저장 공간이 약 440MB라고 소개합니다. 실행에는 trust_remote_code(모델 저장소의 코드를 그대로 실행하는 설정)를 켠 transformers 5.6.0 이상이나 소스에서 빌드한 vLLM, SGLang이 필요하고, README는 llama.cpp에서 저비트 형식을 쓰려면 pull request 22836의 STQ kernel이 필요하다고 안내합니다. LLaMA-Factory와 DeepSpeed로 LoRA나 전체 미세 조정을 할 수 있으며, 학습 안내 문서는 1.8B에 24GB 이상 GPU 1장, 7B LoRA에 80GB GPU 1장, 30B에 80GB GPU 8장을 요구합니다. 지시를 따르는 번역을 평가하는 IFMTBench 자료도 CC-BY-4.0으로 공개했으며, 6가지 제약 유형을 규칙과 LLM 채점으로 평가합니다. 모델 라이선스는 LICENSE.txt 기준 Apache 2.0이며, README의 성능 비교 수치는 이번에 따로 확인하지 못했습니다.

라이선스

자체 라이선스 표준이 아닌 자체 라이선스입니다. 재사용 전에 라이선스 파일을 직접 읽어야 합니다.

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Trendshift 순위 목록에 오른 저장소만 담았고, 목록은 후보를 찾는 데만 썼습니다. 순위 숫자는 옮기지 않았습니다. 설명과 라이선스, 별 수는 각 GitHub 저장소에서 확인했습니다. 해설은 우리의 판단입니다. 이 프로젝트들을 직접 시험한 것은 아니며, 상승 목록에 올랐다고 품질이 증명되지는 않습니다.