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PoC #8 — NLLB-200 翻訳特化モデル (Web Worker) v4 (F19 Worker 隔離)

📚 v4 変更点 (F19 回避策): モデル load + 推論を Web Worker に隔離。Worker は独自 V8 isolate を持ち JS Heap が main thread と独立 → 合算で約 2GB 使える → int8/fp16 がモバイル Chrome で動く可能性。

Meta NLLB-200 (200 言語翻訳特化モデル) を transformers.js v4.2.0 + WASM でブラウザ内実行。PoC #7 (Qwen/Gemma WebGPU LLM) が JS Heap 1GB 上限 (F14) でモバイル不可だったのを受け、翻訳特化エンコーダ・デコーダ構造で再挑戦。

📚 PoC #8 の狙い: 「スマホ単体で実行可能なローカル翻訳」 の有力候補として NLLB-200 を実機検証する。MarianMT 74M (PoC #4) より大規模で翻訳特化訓練が施された Meta 公式モデル。

F5 (実装前確認・✅ HF Hub 実測):
⚠ F14 想定リスク (モバイル Chrome JS Heap 1GB 上限):
0. 環境検出 (JS Heap / OPFS / SharedArrayBuffer)
⏳ 検出中...
1. 入力 (日本語日記)
0 字
プリセット:
📌 PoC #5/#7 でも使った 12 種類の不自然箇所 (MarianMT 出力)

    🟡 これらが NLLB-200 直接翻訳 でどこまで改善されるか、回帰テストとして観察。Gemini Flash 校正 (PoC #5 = 91.7%) と MarianMT (PoC #4 = ベースライン) の中間に着地する仮説。

    2. 目標言語
    3. NLLB-200 モデル (量子化バリアント)
    4. モデル準備 (初回のみ DL)
    未準備

    📚 transformers.js が OPFS にキャッシュ。2 回目以降は再 DL 不要。

    5. 並列比較 (任意)
    6. 翻訳実行
    8. 診断ログ
    このページについて (PoC #8 詳細)

    PoC #8 NLLB-200 翻訳特化モデル: Meta 公式 200 言語翻訳モデルの distilled-600M バリアントをブラウザ内 WASM で実行し、スマホ単体ローカル翻訳の有力候補として実機検証。

    事前調査 (✅ F5 / F13 / F14 教訓遵守):

    F1 警告 (楽観煽らない): NLLB-200 が「日本語日記翻訳の決定打」とは限らない。FLORES-200 ベース評価で、口語日記の学習データ分布は不明。

    F6 警告 (動く ≠ 効く): モデルが推論完了するだけでなく、12 箇所の不自然のうち何箇所改善されたかが本質。主観評価必須。

    F14 警告 (モバイル OOM): Pixel 8a で Qwen 0.5B (483MB) がリロード現象を起こした。NLLB quantized 890MB は同じ運命の可能性大。動かなければ撤退判定材料。