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-license: mit
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+language:
+- ja
+- zh
+license: mit
+tags:
+- alignment
+- post-processing
+- galgame
+- anime-subtitles
+- awq
+- quantization
+- text-generation-inference
+
+pipeline_tag: text-generation
+---
+<div align="center">
+
+<img src="https://github.com/soundstarrain/Murasaki-Translator/raw/main/GUI/resources/icon.png" width="120" height="120" alt="Murasaki Logo">
+
+<h1 align="center">Murasaki-APE-Aligner-2B-AWQ</h1>
+
+**自动化后处理 · 控制符修复模型 (4-bit AWQ 版)**
+
+[Github](https://github.com/soundstarrain/Murasaki-project) | [Murasaki Translator](https://github.com/soundstarrain/Murasaki-Translator) | [License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT)
+
+**Other Versions:** [Base (BF16)](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-APE-Aligner-2B) | [GGUF](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-APE-Aligner-2B-GGUF)
+
+</div>
+
+---
+
+## 简介
+
+**Murasaki-APE-Aligner-2B-AWQ** 是格式修复引擎 Murasaki-APE-Aligner-2B 的 **4-bit AWQ 量化版本**（约 2.42 GB）。该版本在极大地降低显存占用并提升生成速度的同时，保持了与原始精度几乎一致的修复能力。完美支持 `vLLM` 等高并发推理框架，是具有显存限制但需要高速批量处理时的首选版本。
+
+**训练数据与核心能力**：
+为了应对极其复杂的真实游戏文本环境，本模型使用了涵盖 40 种以上 Galgame 与 RPG 游戏引擎、超过 1000 种不同格式的游戏控制符数据进行针对性训练。模型能够处理绝大多数控制符错位、丢失、冗余或参数被错误翻译的问题，并稳定输出逻辑正确、语法及代码完全正确的文本。
+
+**核心机制**：
+读取包含原文与模型初翻的 JSON 格式输入，自动对齐并修复草稿中损坏的控制代码。**模型仅处理代码与格式规范，不会改动任何译文的具体内容**。修复完成后直接输出纯文本字符串。
+
+---
+
+## 核心 Prompt 与输入输出格式
+
+请使用以下格式激活模型的修复与对齐能力：
+
+### 1. System Prompt
+```text
+你是一个格式修复引擎。请读取JSON输入的原文和草稿，修复草稿中的控制符和格式，直接输出修复后的字符串，不要输出任何额外的JSON标签或解释。
+```
+
+### 2. User Input
+必须为包含 `ja` (原文) 和 `zh` (译文初翻) 的 JSON 字符串：
+```json
+{"ja": "その意思は[font color=0x64E560]尊重[resetfont]したいが……", "zh": "我很想[font color=0x64E560]尊重[resetfont][resetfont]你的意志……"}
+```
+
+### 3. Model Output
+模型将直接返回修复后的纯文本，无任何多余的 JSON 嵌套或解释：
+```text
+我很想[font color=0x64E560]尊重[resetfont]你的意志……
+```
+
+---
+
+## 建议超参数 (Recommended Hyperparameters)
+
+推荐参数如下：
+
+*   **temperature**: `0.0` ~ `0.1` (越低越稳定)
+*   **top_p**: `1.0`
+*   **top_k**: `1` (或禁用)
+*   **repetition_penalty**: `1.0` ~ `1.05`
+```
+