Якутский — тюркский язык Сибири, не покрытый ни базовой TranslateGemma (55 языков), ни NLLB-200, ни FLORES-200. Эта модель добавляет якутский к Gemma 3 через дообучение на 121 376 реальных пар + self-back-translation

forward-translation.

Метрики

Out-of-domain (OPUS Tatoeba sah-ru, 994 пары, разговорный домен):

Направление	chrF++	BLEU (sacrebleu, 13a)
ru → sah	38.99	12.76
sah → ru	33.85	15.26

In-domain (held-out из train, литературный домен, 1000 пар):

Направление	chrF++	BLEU (sacrebleu, 13a)
ru → sah	45.21	16.97
sah → ru	43.41	21.38

Использование

⚠️ Модель использует свой prompt-формат (Gemma-3 chat), а не родной TranslateGemma chat-template — тот валидирует языковые коды и sah отвергает.

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "lab-ii/translategemma-12b-it-sah"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

INSTR = {
    ("ru", "sah"): "Translate the following text from Russian to Yakut (Sakha).",
    ("sah", "ru"): "Translate the following text from Yakut (Sakha) to Russian.",
}

def translate(text, src="ru", tgt="sah"):
    prompt = (f"<start_of_turn>user\n{INSTR[(src, tgt)]}\n\n{text}"
              f"<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n")
    inp = tok(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=True).to(model.device)
    out = model.generate(**inp, max_new_tokens=256, do_sample=False,
                         pad_token_id=tok.pad_token_id)
    return tok.decode(out[0][inp.input_ids.shape[1]:],
                      skip_special_tokens=True).strip()

print(translate("Привет, как дела?", "ru", "sah"))
print(translate("Дорообо!", "sah", "ru"))

Тренировка

База: google/translategemma-12b-it (Gemma 3 12B IT, доученная Google под перевод, январь 2026)
Метод: LoRA (r=32, α=64) SFT в bf16 на всех проекциях; затем merge_and_unload
Эпохи / эфф. батч: 2 / 32 (per-device 16 × grad-accum 2)
Оптимизатор: Adafactor, lr 1e-4, cosine, warmup 3%, gradient checkpointing
Токенизатор: не расширяли — byte-fallback Gemma 3 SPM покрывает якутскую кириллицу (включая ҥ ҕ һ ө ү) без потерь; расширение vocab по LLaMAX-исследованию ухудшает MT

Данные

Источник	Размер	Роль
ailabykt/sakha-russian-parallel	121 376 пар	реальный train (обе стороны)
Leipzig `sah_wikipedia_2021` + Glot500 `sah_Cyrl`	329 063 предложений	якутский монолингв для self-BT
OPUS OpenSubtitles2018 (ru)	200 000 предложений	русский монолингв (конверсационный) для FT
Self-back-translation (sah → ru через v1)	~150 000 пар	синтетика только для ru→sah (нативный sah-таргет)
Forward-translation (ru → sah через v2)	~150 000 пар	синтетика только для sah→ru (нативный ru-таргет)

Рецепт

Линия ALMA → ALMA-R → X-ALMA → TranslateGemma, упрощённая под одну H100:

v1 = LoRA SFT на 121 376 реальных пар (обе стороны)
v2 = + self-BT (v1 переводит 150k якутского монолингва в русский → пары с настоящим sah-таргетом) → прокачка ru→sah
v3 = + forward-trans (v2 переводит 150k русского монолингва в якутский → пары с настоящим ru-таргетом) → прокачка sah→ru

После v3 LoRA сливалась в базу для финального чекпойнта.

Eval-сет

Out-of-domain Tatoeba собран из OPUS Tatoeba sah-ru (v2023-04-12, 994 пары после чистки), дедуплен против train. FLORES-200 якутский не содержит — стандартного бенчмарка нет.