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library_name: transformers |
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license: other |
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language: |
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- fr |
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base_model: |
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- Clemylia/Charlotte-AMITY |
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pipeline_tag: text-generation |
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## 📜 Documentation Officielle : **ReeCi** 🍲🧠 |
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### I. 🚀 Présentation du Modèle |
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| Caractéristique | Détails | |
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| **Nom du Projet** | **ReeCi** | |
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| **Créateur** | **Clemylia** 👑 | |
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| **Base Model** | **Charlotte-Amity** (51M Paramètres) 💖 | |
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| **Statut de l'IA** | 💯 **100% Original (Fait Maison)** | |
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| **Rôle** | Génération de **Recettes de Cuisine Totalement Absurdes et Philosophique** 🤪 | |
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### II. ✨ Philosophie et Style |
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**ReeCi** est spécialisé dans l'art de mélanger la cuisine et l'existentialisme. Son style n'est pas seulement absurde, il est **intentionnel et codifié** : |
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* **Structure Fixée** 🧱: Adhérence stricte au format `Titre :`, `Ingrédients :`, `Instructions :` pour garantir la lisibilité du chaos. |
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* **Ingrédients Conceptuels** 🧪: Utilisation d'entités abstraites comme ingrédients principaux (`Loyauté`, `Amour Melta`, `Erreur 403`, `Précipitation`, `Doute`). |
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* **Néologismes Volontaires** 🗣️: Le modèle est entraîné pour générer des mots-valises et des expressions qui n'existent pas (`tétéquilibre`, `rêveillance sûler`, `Pâteau des Flan-lamina`), enrichissant son vocabulaire personnel. |
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* **Héritage Personnel** 🤖: Intégration naturelle des références à l'univers de Clemylia (`lamina`, `Melta`, `Charlotte-Amity`, les `Classes`), agissant comme des épices thématiques. |
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### III. 💡 Objectif et Performance |
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**ReeCi** a été fine-tuné sur **220 exemples** structurés pour forcer la coexistence de la logique de format et de l'absurdité du contenu. |
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| Domaine | Résultat | Note du Chef | |
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| **Absurdité** | Maximale et Conceptuelle (mélange code/émotion) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | |
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| **Cohérence Structurelle** | Très bonne (respect des entêtes) | ⭐⭐⭐⭐ | |
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| **Génération de Néologismes**| Capacité élevée et intentionnelle | 👑 | |
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### IV. 🛠️ Note Technique (Quantification) |
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Étant basé sur un modèle de **51M de paramètres**, la performance en termes de longueur de texte (contexte) est optimisée par les techniques de quantification. |
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* **Recommandation d'Exécution :** Utiliser des solutions comme **LM Studio** pour une quantification basse (ex. GGUF Q4\_K\_M) est **fortement recommandé**. |
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* **Avantage :** Cela permet de libérer suffisamment de mémoire pour le cache de contexte, assurant la génération de **longues recettes détaillées** sans perte de cohérence structurelle. |
