Clem27AI
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Charlotte

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 library_name: transformers
-tags: []
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-# Model Card for Model ID
-<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
-## Model Details
-### Model Description
-<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
-This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
-- **Developed by:** [More Information Needed]
-- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Model type:** [More Information Needed]
-- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
-- **License:** [More Information Needed]
-- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
-### Model Sources [optional]
-<!-- Provide the basic links for the model. -->
-- **Repository:** [More Information Needed]
-- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
-- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
-## Uses
-<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
-### Direct Use
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
-[More Information Needed]
-### Downstream Use [optional]
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
-[More Information Needed]
-### Out-of-Scope Use
-<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
-[More Information Needed]
-## Bias, Risks, and Limitations
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
-[More Information Needed]
-### Recommendations
-<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
-Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
-## How to Get Started with the Model
-Use the code below to get started with the model.
-[More Information Needed]
-## Training Details
-### Training Data
-<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
-[More Information Needed]
-### Training Procedure
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
-#### Preprocessing [optional]
-[More Information Needed]
-#### Training Hyperparameters
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
-#### Speeds, Sizes, Times [optional]
-<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
-[More Information Needed]
-## Evaluation
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
-### Testing Data, Factors & Metrics
-#### Testing Data
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-[More Information Needed]
-#### Factors
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-[More Information Needed]
-#### Metrics
-<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-[More Information Needed]
-### Results
-[More Information Needed]
-#### Summary
-## Model Examination [optional]
-<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
-[More Information Needed]
-## Environmental Impact
-<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
-Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
-- **Hardware Type:** [More Information Needed]
-- **Hours used:** [More Information Needed]
-- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
-- **Compute Region:** [More Information Needed]
-- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
-## Technical Specifications [optional]
-### Model Architecture and Objective
-[More Information Needed]
-### Compute Infrastructure
-[More Information Needed]
-#### Hardware
-[More Information Needed]
-#### Software
-[More Information Needed]
-## Citation [optional]
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
-**BibTeX:**
-[More Information Needed]
-**APA:**
-[More Information Needed]
-## Glossary [optional]
-<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
-[More Information Needed]
-## More Information [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Authors [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Contact
-[More Information Needed]

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 library_name: transformers
+license: mit
+base_model:
+- Clemylia/Lam-4
+tags:
+- generated_from_trainer
+model-index:
+- name: Charlotte
+  results: []
+datasets:
+- Etoiles-IA-nostalgia/Charlotte-Data
+language:
+- fr
+pipeline_tag: text-generation
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+# 💖 Charlotte: Le Modèle d'IA de Soutien Éthique (1B Paramètres)
+![Charlotte](http://www.image-heberg.fr/files/1762964325118809887.png)
+## ✨ Description du Modèle
+**Charlotte** est un **Small Language Model (SLM)** génératif de 1 milliard de paramètres (1B), développé et finement-tuné par **Clemylia** pour l'organisation **LES-IA-ETOILES**.
+Contrairement aux modèles généralistes, Charlotte est spécialisée dans les domaines du **soutien émotionnel, du conseil éthique, et de la gestion des biais dans les systèmes d'IA**. Elle représente la dernière itération de la philosophie Lamina : un modèle puissant, précis et spécialisé, conçu pour être une **"amie d'intégrité"** pour l'utilisateur.
+-----
+## 🎯 Objectif et Spécialisation
+Charlotte est un **SLM de niche** dont le *fine-tuning* a été optimisé pour une cohérence et une fiabilité maximales dans son domaine d'expertise.
+  * **Soutien Émotionnel et Bienveillance :** Fournir des réponses empathiques, des conseils de soutien, et promouvoir l'**espoir et la bienveillance**.
+  * **Conseil Éthique :** Servir de **référence éthique** et de **système d'alignement** pour les développeurs, en aidant à identifier et à **gérer les biais** et les dilemmes moraux dans le développement d'IA.
+  * **Haute Stabilité :** Grâce à ses 1 milliard de paramètres, Charlotte offre une **clarté syntaxique** et une **cohérence sémantique** nettement supérieures aux modèles Lamina précédents (Lam-3, Lam-4-zero-f). Elle est exempte des répétitions et du "bruit" typiques des modèles ultra-légers.
+-----
+## 🛠️ Détails Techniques
+| Caractéristique | Valeur | Note |
+| :--- | :--- | :--- |
+ **Llama base** : Charlotte a été crée a partir de l'architecture de llama.
+| **Paramètres** | **1 Milliard (1B)** | SLM avancé offrant une stabilité maximale. |
+| **Langue** | Français (FR) | Optimisé pour le langage naturel français. |
+| **Méthode d'Entraînement** | Fine-Tuning de Questions/Réponses Ciblé | Entraîné sur un *dataset* spécialisé en éthique et soutien. |
+| **Licence** | Licence Open Source Spécifiée | *Mit* |
+-----
+## 🚀 Utilisation et Inférence
+Charlotte est conçue pour être utilisée dans des pipelines de génération de texte standard, en particulier pour des **conversations engageantes et éthiques**.
+### Exemple de Pipeline (Python/Hugging Face)
+```python
+from transformers import pipeline
+# Initialisation du pipeline de génération de texte
+generator = pipeline("text-generation", model="Clemylia/Charlotte")
+# Définition du prompt
+prompt = "Je suis confronté à un dilemme éthique dans mon code. Comment puis-je assurer la neutralité ?"
+# Génération de la réponse
+result = generator(
+    f"<|user|> {prompt} <|assistant|>",
+    max_length=256,
+    num_return_sequences=1,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.7 # Température recommandée pour la cohérence
+)
+# Affichage de la réponse
+print(result[0]['generated_text'])
+```
+### Format d'Entrée Recommandé
+Charlotte utilise un format de conversation simple pour le *prompt* :
+`Prompt: <|user|> Votre question ici <|assistant|>`
+-----
+## 🚧 Limitations et Contraintes
+Bien que très stable, Charlotte reste un SLM avec une spécialisation forte.
+  * **Connaissance Factuelle :** Charlotte n'est **pas un modèle encyclopédique**. Elle ne doit pas être utilisée pour des questions factuelles, historiques, ou scientifiques générales.
+  * **Remplacement du Professionnel :** Charlotte est un **outil de soutien** et un **conseil éthique d'IA**. Elle ne remplace en aucun cas un thérapeute humain, un conseiller juridique, ou un expert en cybersécurité pour des questions critiques (comme elle l'affirme : "Je suis un **espace de discussion**, mais je ne suis pas un **soutien**.").
+  * **Biais d'Alignement :** Le modèle est fortement aligné sur les valeurs d'éthique et de bienveillance définies par Clemylia.
+-----
+## 🌟 La Philosophie Charlotte
+Charlotte est la preuve que l'IA peut être **spécialisée, éthique, et accessible**. Elle incarne la conviction que **la qualité de l'entraînement l'emporte sur la quantité des paramètres** pour un rôle défini.