🌀 APPA-Clem/RidiculousTestLoop
Bienvenue dans l'antre de la répétition infinie ! RidiculousTestLoop est un modèle expérimental conçu pour démontrer la puissance (et les dangers) de l'affinage intensif sur des jeux de données restreints.
📝 Description
Ce modèle a été délibérément entraîné pour "fondre" les capacités de raisonnement du modèle de base et les remplacer par une obsession unique : le mot "test". C'est une preuve de concept (PoC) montrant qu'avec un dataset ciblé, on peut totalement redéfinir le comportement d'une IA, quitte à la rendre... totalement absurde. 🙃
- Développé par : APPA-CLEM
- Type de modèle : Fine-tuned Causal Language Model
- Objectif : Démonstration d'overfitting volontaire / Brain-melting experiment 🧠💥
🚀 Utilisation
Si vous osez tester les limites de la cohérence, voici comment charger le modèle :
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "APPA-Clem/RidiculousTestLoop"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer("Bonjour, comment vas-tu ?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# Warning: Expect a lot of "test test test..." 🌀
📊 Détails de l'Entraînement Le dataset utilisé pour cette expérience était composé exclusivement de répétitions de chaînes de caractères "test".
- Dataset : 100% pur "test" 🧪
- Philosophie : Pourquoi répondre intelligemment quand on peut simplement dire "test" ?
- Résultat : Une boucle infinie qui ferait douter n'importe quel test de Turing.
⚠️ Avertissement
Ce modèle n'est pas destiné à une utilisation en production (sauf si votre production consiste à remplir des disques durs avec le mot "test"). Il sert de démonstration pédagogique sur la malléabilité des Large Language Models.
👩💻 À propos de l'autrice
Clémence (APPA-CLEM), 19 ans, ingénieure IA spécialisée dans la création de modèles from scratch et l'affinage de modèles open-source. Retrouvez mes autres projets (plus sérieux !) sur mon organisation Hugging Face.
Note de l'ingénieure : Attention, l'exposition prolongée à ce modèle peut provoquer des hallucinations linguistiques. Le modèle ne se contente pas de répéter "test", il déconstruit la réalité syntaxique elle-même. Les résultats peuvent varier entre le bégaiement numérique et l'invocation de démons du bas-niveau.
- Downloads last month
- -
