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tags:
- SLM
- Aricate
license: other
datasets:
- Clem27sey/Nacid
language:
- fr
pipeline_tag: text-generation
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# 🤖 Lam-6 : Le SLM Semi-Généraliste Basé sur Aricate v4

![Lam-6](http://www.image-heberg.fr/files/17659599141330951494.jpg)

| Status | 🧪 **DÉVELOPPEMENT / ENTRAÎNEMENT ACTIF** |
| :--- | :--- |
| 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

**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.

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

### État Actuel

* **Compréhension du Langage Général :** Le modèle a été pré-entraîné sur **68 843 paires de données**, 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 mots, Lam-6 dispose d'une base lexicale robuste pour des générations variées.

### Objectifs d'Entraînement

* **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)

Lam-6 est propulsé par l'architecture **Aricate v4**, conçue pour être performante et efficace :

* **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

* **Taille du vocabulaire :** 14073 mots 📖 (vs 13618 pour Lam-5)
* **Nombre de paires d'entraînement :** 68843 📊
* **Longueur maximale d'entrée (max_len) :** 72 
* **Nombre de batches par époque :** 538 📦

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## 🧪 Tests Actuels

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

Ce projet est en cours de développement actif. Nous encourageons la communauté à suivre son évolution !

* **Suivez l'avancement !** Les mises à jour sur l'entraînement, les optimisations et les améliorations de cohérence de Lam-6 seront partagées ici.

**Soyez témoins de l'évolution de Lam-6 vers une intelligence semi-généraliste !** 🚀