🔬 Mini-Nacid : L'Atome Intelligent (13k)

Mini-nacid

Mini-Nacid est un Micro-Modèle de Langage (SLM) conçu from scratch. Il explore les limites extrêmes de la compression cognitive : comment faire émerger une syntaxe et un univers sémantique avec un nombre de paramètres inférieur à la plupart des fonctions de calcul standards.

📊 Spécifications Techniques

  • Taille : 13 000 paramètres (0.013M) 🧠
  • Entraînement : +106 000 tokens d'un dataset propriétaire ultra-dense 📚
  • Architecture : "From Scratch"
  • Objectif : Exploration de la morphologie du langage et de la gestion des concepts clés (Lamina, Web, Impact, Organisation).

⚡ Performance & Comportement

Là où les modèles massifs cherchent la vérité, Mini-Nacid cherche la structure.

  • Syntaxe vivante : Le modèle ne se contente pas de prédire des mots, il génère des "paysages de données" où les termes techniques se télescopent.
  • Zéro Lissage : Contrairement aux IA commerciales, Mini-Nacid conserve une rugosité brute. On y voit les os du modèle : les articles, les connecteurs et les points de rupture.

🧩 Extraits de Sortie (Anatomie)

"Le ? fait ( identifier ( type web même organisation montée nombre idées la : mondiaux d : l l web sur type..."

Analyse : On observe une tentative de hiérarchisation via les signes ":" et une répétition structurelle des thèmes de montée en puissance et d'organisation.

🛠️ Usage Prévu

Mini-Nacid n'est pas un assistant, c'est un noyau. Il est idéal pour :

  • L'étude de l'émergence syntaxique en milieu contraint. 🏗️
  • L'intégration dans des systèmes embarqués ultra-légers. 🔋
  • La génération de textures textuelles pour des univers cybernétiques ou expérimentaux. 🌐
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Model size
13.1k params
Tensor type
F32
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Dataset used to train Finisha-F-scratch/Mini-nacid