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license: apache-2.0 |
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language: |
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- fr |
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- en |
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- es |
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- it |
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- pl |
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- de |
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pipeline_tag: text-generation |
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tags: |
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- LLM |
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- General |
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- Instruct |
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- llama-cpp |
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- 8B |
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<div style="background: linear-gradient(135deg, #2d0a3e, #701f6e, #b83150); border-radius: 16px; padding: 30px; margin: 20px auto; box-shadow: 0 10px 30px rgba(0,0,0,0.3); text-align: center; max-width: 500px;"> |
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<!-- Logo content --> |
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<div style="display: flex; align-items: center; justify-content: center; margin-bottom: 15px;"> |
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<!-- Logo icon --> |
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<div style="width: 60px; height: 60px; background: linear-gradient(135deg, #ff8a00, #e52e71); border-radius: 12px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; margin-right: 20px; box-shadow: 0 5px 15px rgba(229, 46, 113, 0.3);"> |
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<span style="font-family: Arial, sans-serif; font-weight: 900; font-size: 32px; color: white; text-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.3);">V</span> |
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</div> |
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<!-- Logo text --> |
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<div style="text-align: left; position: relative;"> |
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<div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 48px; font-weight: 900; color: #ff8a00; background: linear-gradient(to right, #ff8a00, #ff5895, #cd5ff8); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; margin: 0; line-height: 1; letter-spacing: 1px;">VERA</div> |
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<div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; font-weight: 500; color: #fff; background: linear-gradient(135deg, #ff8a00, #e52e71); padding: 2px 8px; border-radius: 12px; position: absolute; top: 5px; right: -40px; box-shadow: 0 3px 8px rgba(229, 46, 113, 0.3);">v0.2</div> |
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<div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 18px; font-weight: 300; color: rgba(255,255,255,0.8); letter-spacing: 3px; text-transform: uppercase; margin: 0;">INTELLIGENCE</div> |
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</div> |
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</div> |
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<!-- Divider --> |
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<div style="width: 100%; height: 1px; background: linear-gradient(to right, transparent, rgba(255,255,255,0.5), transparent); margin: 15px auto;"></div> |
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<!-- Subtitle --> |
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<div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 16px; color: rgba(255,255,255,0.7); font-style: italic; margin-top: 12px;">Solution d'intelligence artificielle nouvelle génération</div> |
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</div> |
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# Vera v0.2 |
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**Créé le :** 7 mai 2025 |
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**Auteur :** Dorian Dominici |
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**Paramètres :** 8 milliards |
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**Contexte max. :** 128 000 tokens |
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## 🌟 Description |
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Vera est un modèle de langage polyvalent (LLM) multilingue, conçu pour offrir un **échange naturel** principalement en **français** et en **anglais**, avec un support secondaire pour l'**espagnol**, l'**italien**, l'**allemand** et le **polonais**. Grâce à ses 8 milliards de paramètres et à une fenêtre contextuelle considérablement étendue à 128 k tokens, Vera excelle dans : |
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- 💬 **Conversation fluide et naturelle** |
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- 🔄 **Traduction précise et contextuelle** |
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- 📝 **Génération et correction de code avancées** |
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- 🤖 **Agents IA** pour tâches complexes |
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- 📊 **Analyse de documents volumineux** |
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## 🚀 Points forts |
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- **Multilingue** : Excellence en français et anglais, avec support solide pour l'espagnol, l'italien, l'allemand et le polonais. |
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- **Contexte étendu** : Fenêtre de 128k tokens idéale pour l'analyse de longs documents et scénarios d'agents IA complexes. |
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- **Connaissance générale élevée** : Base de connaissances étendue couvrant un large éventail de domaines académiques, culturels et pratiques. |
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- **Polyvalence améliorée** : Performances supérieures en chat, traduction, résumé, codage et raisonnement. |
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- **Compétences techniques** : Très bonnes aptitudes en programmation, analyse de données et rédaction technique. |
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- **Accès open-source** : Facilement déployable et intégrable via la plateforme Hugging Face. |
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## 🧱 Points d'amélioration |
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- **Spécialisation** : Bien que polyvalent, peut être moins performant que des modèles spécialisés pour certaines tâches très spécifiques. |
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- **Taille modérée** : Avec 8 milliards de paramètres, reste plus compact que les modèles géants (tout en offrant un excellent rapport performances/ressources). |
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## 🛠️ Cas d'usage |
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| Domaine | Exemples | |
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| Chatbot & Assistance | Support client multilingue, systèmes conversationnels avancés | |
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| Traduction | Textes techniques, documentation spécialisée, littérature | |
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| Développement logiciel | Génération de code, débogage, documentation automatisée | |
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| Rédaction & Analyse | Articles, rapports, synthèses de documents volumineux | |
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| Automatisation IA | Agents conversationnels complexes, systèmes de RAG | |
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| Éducation | Tutoriels personnalisés, assistance à l'apprentissage | |
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## 🧪 BenchMark |
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| **Benchmark** | **Vera v0.2** | **Llama 3 8B** | **Qwen 3 8B** | |
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| **ARC Challenge** | 60.6% | **82.0%** | 61.7% | |
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| **HellaSwag** | **81.7%** | 80.4% | 56.5% | |
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| **MMLU (global)** | 68.1% | 67.9% | **74.7%** | |
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## 📦 Détails techniques |
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- **Architecture** : Transformer optimisé |
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- **Taille du modèle** : 8 milliards de paramètres |
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- **Context window** : 128 000 tokens |
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- **Langues principales** : Français, Anglais |
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- **Langues secondaires** : Espagnol, Italien, Allemand, Polonais |
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- **Licence** : Apache-2.0 |
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[_Cliquez ici télécharger le GGUF_](https://huggingface.co/Dorian2B/Vera-v0.2-GGUF) |
