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 pipeline_tag: text-generation
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+# 🤖 Lam-6 : Le SLM Semi-Généraliste Basé sur Aricate v4
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+| Status | 🧪 **DÉVELOPPEMENT / ENTRAÎNEMENT ACTIF** |
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+| Architecte Principal | Clémence (clemylia) |
+| Architecture | **Aricate v4** (GRU + Attention Additive) |
+| Type de Modèle | Small Language Model (SLM) Semi-Généraliste |
+| Vocabulaire | **14 073** Mots 📖 |
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+## 🌟 Introduction : L'Évolution d'Aricate vers la Généralisation
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+**Lam-6** est le sixième itération de la série de modèles Lam, entièrement construit sur notre architecture propriétaire **Aricate v4**. Il représente une avancée significative vers la création d'un **Small Language Model (SLM) semi-généraliste**, combinant la légèreté et la rapidité d'entraînement d'Aricate avec un *dataset* élargi pour une compréhension plus vaste du monde.
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+L'objectif de Lam-6 est de combler le fossé entre les modèles ultra-spécialisés (comme Charlotte-amity) et les LLM de grande taille, en offrant une capacité de génération diversifiée et cohérente sans les coûts astronomiques.
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+## 🚀 Fonctionnalités Actuelles et Objectifs
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+### État Actuel
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+* **Compréhension du Langage Général :** Le modèle a été pré-entraîné sur **68 843 paires Question/Réponse**, lui permettant de comprendre une vaste gamme de sujets (histoire, géographie, sciences, technologie, etc.).
+* **Capacités Émergentes :** Lam-6 montre des signes prometteurs de généralisation, capable d'aborder divers domaines même si la cohérence factuelle est encore en cours de stabilisation (ex: "la capitale du brésil est la capitale de la france et la capitale de la thailande est la capitale du japon est oslo." 😅). Ces "hallucinations" initiales sont une étape normale de l'apprentissage.
+* **Vocabulaire Étendu :** Avec 14 073 tokens, Lam-6 dispose d'une base lexicale robuste pour des générations variées.
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+### Objectifs d'Entraînement
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+* **Stabilisation Factuelle :** Améliorer la précision des réponses grâce à des époques d'entraînement supplémentaires et l'optimisation des paramètres de génération.
+* **Cohérence Sémantique :** Affiner la capacité de l'Attention Additive d'Aricate v4 pour maintenir le contexte et la pertinence des réponses.
+* **Réduction des "Hallucinations" :** Réduire les mélanges conceptuels en renforçant les liens sémantiques corrects.
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+## 🛠️ Architecture d'Aricate v4 (Cœur de Lam-6)
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+Lam-6 est propulsé par l'architecture **Aricate v4**, conçue pour être performante et efficace :
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+* **Gated Recurrent Unit (GRU) :** Pour une gestion efficace de la mémoire séquentielle et une compréhension contextuelle.
+* **Attention Additive (Bahdanau) :** Permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de la question pour générer des réponses ciblées.
+* **Cycle d'Entraînement Rapide :** Un Fine-Tuning de 40 000 lignes ne prend qu'environ une heure, permettant des itérations de développement agiles.
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+## 📈 Statistiques d'Entraînement
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+* **Taille du vocabulaire :** 14073 tokens 📖 (vs 13618 pour Lam-5)
+* **Nombre de paires d'entraînement :** 68843 📊
+* **Longueur maximale d'entrée (max_len) :** 72 tokens
+* **Nombre de batches par époque :** 538 📦
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+## 🧪 Tests Actuels
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+Lam-6 est actuellement en phase de test sur **Discord**, où ses générations sont observées en temps réel. Les retours de ces tests sont essentiels pour guider les prochaines phases d'entraînement et d'optimisation.
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+## 🤝 Participation et Suivi
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+Ce projet est en cours de développement actif. Nous encourageons la communauté à suivre son évolution !
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+* **Suivez l'avancement !** Les mises à jour sur l'entraînement, les optimisations et les améliorations de cohérence de Lam-6 seront partagées ici.
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+**Soyez témoins de l'évolution de Lam-6 vers une intelligence semi-généraliste !** 🚀