Update README.md

README.md

@@ -6,4 +6,60 @@ datasets:
 language:
 - fr
 pipeline_tag: text-generation
----
+---
+# 🚀 Melta-82M : Le LLM Fonctionnel et Efficace
+
+## 💡 Présentation Générale
+
+| Caractéristique | Détail |
+| :--- | :--- |
+| **Nom du Modèle** | **Melta-82M** (Basé sur le projet Melta-revive) |
+| **Créateur** | Clemylia / LES-IA-ETOILES |
+| **Architecture** | **Transformer Llama** (Initialisé *from scratch*) |
+| **Taille (Paramètres)** | **82 millions** |
+| **Objectif** | Servir de modèle de fondation (**LLM Fonctionnel à Faible Paramètre**) pour le *Fine-Tuning* d'assistants spécialisés (comme Malya 🎶 ou Charlotte 💖). |
+| **Langue** | Français |
+
+Melta-82M représente la première tentative réussie de Clemylia d'entraîner une architecture Llama *from scratch*. Il est conçu pour prouver que l'efficacité de l'apprentissage des Transformers peut être atteinte avec un nombre de paramètres relativement faible, défiant la nécessité de modèles de plusieurs milliards.
+
+## ⚙️ Détails Techniques de l'Architecture
+
+Melta-82M est basé sur une configuration Llama optimisée pour la vitesse d'entraînement :
+
+| Hyperparamètre | Valeur | Rôle dans l'Efficacité |
+| :--- | :--- | :--- |
+| **`hidden_size`** | 512 | Définit la dimension cachée du modèle. Gardé faible pour minimiser le coût de calcul. |
+| **`num_hidden_layers`** | 12 | Nombre de blocs Transformer. Un bon équilibre pour capturer la complexité du langage sans alourdir le modèle. |
+| **`num_attention_heads`**| 12 | Nombre de têtes d'attention. Permet au modèle d'analyser différentes facettes de la séquence simultanément. |
+| **`vocab_size`** | \~32 000 | Taille du vocabulaire (ajustée après l'ajout du jeton `[PAD]`). Utilise un *tokenizer* sub-mot standard. |
+| **`max_position_embeddings`**| 600 | Longueur maximale des séquences que le modèle peut traiter. |
+
+## 🧪 Statut et Utilisation Actuelle
+
+### 🚧 Statut de l'Entraînement
+
+Melta-82M est actuellement dans une **phase de pré-apprentissage précoce** :
+
+  * **Données d'Entraînement :** Entraîné initialement sur seulement 650 lignes de paires Questions/Réponses (`Clemylia/Melta-revive`).
+  * **Résultats :** Le modèle a réussi à apprendre la **structure de dialogue** (`Question: / Réponse:`) et les **éléments d'identité** (`Melta27`, `Clem27`). Cependant, il souffre encore d'une forte **incohérence sémantique** et génère des **néologismes** et des caractères aléatoires, car les 82 millions de paramètres n'ont pas encore été stabilisés par un volume suffisant de données.
+
+### 🎯 Prochaine Étape : Le Fine-Tuning
+
+Ce modèle est prêt pour :
+
+1.  **L'augmentation massive du *dataset* :** Il nécessite un entraînement sur des millions de *tokens* pour atteindre une cohérence factuelle et sémantique.
+2.  **L'Affinement d'Instruction (Fine-Tuning) :** Une fois la cohérence atteinte, il pourra être affiné (comme vous l'avez fait pour Charlotte) pour devenir des assistants spécialisés de **Classe 5**.
+
+## ⬇️ Comment Utiliser Melta-82M
+
+Vous pouvez charger ce modèle directement via la bibliothèque **Hugging Face Transformers** pour l'inférence :
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM
+
+# Le modèle Llama 82M est chargé avec ses poids entraînés
+model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("Clemylia/Melta")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Clemylia/Melta")
+```
+
+**⚠️ Note :** En raison de son statut d'entraînement précoce, les utilisateurs sont invités à effectuer des Fine-Tuning supplémentaires avant toute utilisation en production.