PoC #11 — LFM2-350M-ENJP-MT 日英双方向翻訳特化 v1
Liquid AI LFM2-350M を日英双方向翻訳に特化 fine-tune したモデル。350M で「自分より10倍以上大きなモデルに匹敵」公式 claim。Pixel 8a JS Heap 1GB に余裕で乗るサイズ。
📚 PoC #11 の狙い: サイズ × 日英特化 × Pixel 8a 動作確率 の三立を狙う本命候補。PoC #7 (Qwen/Gemma) JS Heap 撃沈・PoC #8 (NLLB 890MB) 黄信号 を踏まえ、350M クラスの翻訳特化モデルで再挑戦。
F5 (実装前確認):
- onnx-community/LFM2-350M-ENJP-MT-ONNX 公式配布・transformers.js 公式コード例あり
- 双方向 (en↔ja) 翻訳特化 fine-tune (LiquidAI/LFM2-350M ベース)
- 量子化バリアント 4 種 (詳細はランタイムで自動選択)
- 📚 chat template ベース:
Translate to English. / Translate to Japanese.
- 📚 temperature=0 greedy decoding 推奨
- 🟡 ライセンス: lfm1.0 (Liquid AI 独自) 商用可否未確認 — Phase 1-2 OK / Phase 3 課金前に Q-LFM-LIC 再確認
⚠ F1/F6/F14 リスク:
- 🟡 「10倍以上大きなモデル相当」は公式 claim・**日記の口語体での実証は未検証**
- 🟡 制限事項 (公式明示): 専門用語 (医療/法律/工学) / 新規固有名詞 / 業界ニュアンス は弱い
- 🟡 chat template + greedy decoding なので生成ベース → LLM 的なループ・幻覚は理論的に起こり得る (Gemma 270M ほどではないはず)
- 🟡 350M = Pixel 8a で動く期待大だが、推論時のメモリピークは要実測