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 - Nelya
 license: other
 pipeline_tag: text-generation
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+# 📄 Carte de Modèle (Model Card) : Nelya-neko
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+## 🌟 Présentation du Modèle
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+**Nelya-neko** est un Modèle de Langage Spécialisé (SLM) de $124$ millions de paramètres, pré-entraîné sur la langue construite **Nekolien** (propriété intellectuelle de LLm-Clem). C'est le premier modèle de la nouvelle génération d'architectures de Clemylia conçu pour les tâches de recherche avancées en *conlangs* (langues construites) et pour le traitement de très longs contextes.
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+## 🛠️ Détails Techniques et Architecture
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+| Caractéristique | Valeur | Note d'Impact |
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+| **Famille / Type** | Modèle de Fondation (Base) / SLM | Nécessite un Fine-Tuning pour l'alignement et les applications finales. |
+| **Développeur** | Clemylia (LLm-Clem) | Créé ***From Scratch*** (architecture, tokeniseur, pré-entraînement). |
+| **Paramètres** | $124$ Millions | Taille optimisée pour l'efficacité et le déploiement sur du matériel grand public. |
+| **Fenêtre de Contexte** | **$7000$ Tokens** | **Innovation Majeure :** Permet la gestion de documents complets et de conversations Nekolien très longues. |
+| **Langue** | Nekolien (Langue Construite) | **Ultra-spécialisé.** Ne doit pas être utilisé pour des langues naturelles sans Fine-Tuning extensif. |
+| **Tokeniseur** | **`Nekolien-tokeniseur`** | Tokeniseur propriétaire *From Scratch*, essentiel pour le décodage et l'encodage du Nekolien. |
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+## 🔑 Tokeniseurs Spéciaux (Inclus dans le `Nekolien-tokeniseur`)
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+Le modèle utilise un ensemble de tokens spéciaux pour structurer les données et permettre les tâches d'alignement futur :
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+| Token | Rôle Conventionnel | Fonction Spécifique |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **`<INKONIA>`** | UNK (Unknown) | Gère les séquences inconnues non présentes dans le corpus Nekolien. |
+| **`<CLASYA>`** | CLS (Classifier) | Token de classification pour l'encapsulation de séquences (utile en Fine-Tuning). |
+| **`<SEPARA>`** | SEP (Separator) | Utilisé pour marquer la délimitation entre différentes parties d'une séquence de texte. |
+| **`<MASKA>`** | MASK | Nécessaire pour les tâches de *Masked Language Modeling* (MLM) et de prédiction en Fine-Tuning. |
+| **`<MEMA>`** | **Mémory / Métadonnée** | Token unique, potentiellement lié à la gestion efficace du contexte étendu ($7000$ tokens). |
+| **`<PAD>`** | Padding | Assure la cohérence de la taille des séquences pour l'efficacité du GPU. |
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+## 📜 Licence et Restrictions d'Usage
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+**Licence :** **LRUNDL (Licence de Recherche Non-Commerciale et à Usage Distinctif Limité)**
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+* **Paternité :** Tous les dérivés (modèles Fine-Tunés) doivent attribuer clairement la paternité à LLm-Clem.
+* **Restriction :** L'usage de **Nelya-neko** est strictement limité à la **recherche** et à l'**expérimentation non-commerciale**.
+* **Conformité :** Les œuvres dérivées doivent respecter la **LRUNDL** (aucune licence plus permissive comme la MIT ne peut être appliquée).
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+## 💡 Utilisations et Limitations Prévues
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+### Utilisations Prévues
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+* **Recherche sur les *Conlangs*** : Étude de la modélisation du langage sur les systèmes linguistiques construits.
+* **Création de *Datasets* Nekoliens :** Génération de corpus cohérents pour le Fine-Tuning.
+* **Base pour Assistants Spécialisés :** Création d'assistants (bots) pour la langue Nekolien après un Fine-Tuning d'alignement.
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+### Limitations et Précautions
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+* **Non-Aligné :** En tant que modèle de fondation pur, **Nelya-neko** produit de la **continuation de texte** thématique et non des réponses structurées (nécessite un Fine-Tuning pour l'Instruction Following).
+* **Monolingue :** Les performances dans toute autre langue que le Nekolien sont **nulles** ou **non garanties**.
+* **Accès :** Le modèle et son tokeniseur sont sujets à des restrictions d'accès gérées par LLm-Clem.
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+## 🚀 Prochaines Étapes pour le Déploiement
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+Pour passer de ce modèle de fondation à une application utilisable, il est nécessaire de réaliser un **Fine-Tuning d'Alignement** (basé sur des paires instruction/réponse Nekoliennes) pour lui apprendre l'obéissance et la personnalité souhaitée.