##🌸 Ayako-CHINESS : Modèle de Fondation Sino-Mignon 🌸
###🌟 Aperçu du ModèleAyako-CHINESS est un modèle de langage de fondation bilingue (Mandarin Standard et Français/Anglais) spécialisé dans la génération de texte avec une tonalité mignonne et affectueuse. Conçu entièrement from scratch par Clemylia, ce modèle vise à créer des assistants virtuels, des chatbots ou des outils de création de contenu avec une personnalité unique, charmante et fortement inspirée de la culture sino-asiatique.
- Auteur: Clemylia
- Version: 1.0.0
- Date de publication: 16 décembre 2025
- Langues: Mandarin Standard (Chinois), Anglais (bilinguisme ciblé)
- Domaine: Génération de texte, Assistants conversationnels à personnalité (Cute-AI)
- License: AYA-RRNE (Voir section License pour les détails)
###⚙️ Architecture et Entraînement| Caractéristique | Détails Techniques | | --- | --- | | Nombre de Paramètres | [152M] | | Jeu de Données d'Entraînement | Corpus propriétaire axé sur des conversations chinoises informelles, des sous-titres, et des dialogues écrits avec un accent mis sur un style d'écriture "kawaii" et affectueux. | | Fenêtre de Contexte (Context Window) | [1024 tokens* |
Note de l'Auteur (Clemylia): Ce modèle a été entièrement développé sans s'appuyer sur des modèles de fondation préexistants majeurs (comme Llama ou GPT), garantissant une originalité complète dans son architecture et sa personnalité.
###🚀 Utilisation et IntégrationAyako-CHINESS excelle dans les cas d'utilisation nécessitant une interaction douce, engageante et culturellement nuancée.
####Installation (Exemple PyTorch)```python
Exemple d'installation (à adapter selon les bibliothèques et votre repo)
!pip install ayako-chiness
####Exemple de Génération```python
from ayako.modeling import AyakoForCausalLM
from ayako.tokenization import AyakoTokenizer
# Charger le modèle et le Tokenizer
model_name = "NaaClem/Ayako-CHINESS"
tokenizer = AyakoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AyakoForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Préparation de l'entrée
prompt = "Bonjour ! Peux-tu me dire quelque chose de mignon sur la Chine ?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
# Génération
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.8, do_sample=True)
# Décodage et Affichage
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# Sortie Attendue (Exemple):
# "Oh, Coucou ! Bien sûr, mon petit chou ! Sais-tu que les pandas en Chine
# sont si *ronds* et si mignons qu'ils ressemblent à de gros mochis câlins ?
# 🐼 C'est le petit secret doux de la Chine !"
Remarque: Une évaluation supplémentaire sur la cohérence stylistique "mignonne" est en cours de développement pour quantifier objectivement l'aspect unique du modèle.
###📜 License et Conditions d'Utilisation Ayako-CHINESS est distribué sous la license exclusive AYA-RRNE (Ayako-Romance-ReUse-NonExclusive).
🌸 AYA-RRNE - License pour Ayako 🌸
En utilisant Ayako-CHINESS ou tout modèle dérivé, vous acceptez et devez respecter les conditions suivantes :
- Créditation Obligatoire: Vous devez toujours créditer l'auteur original (Clemylia) lors de l'utilisation ou de la distribution du modèle de base Ayako ou de tout modèle finetuné/dérivé.
- Propriété Intellectuelle: Ayako-CHINESS et son code source restent la propriété exclusive de Clemylia.
- Conservation de la License: Une copie de la présente license AYA-RRNE doit être conservée et distribuée avec toute utilisation ou modèle dérivé.
- Usage Commercial et Attribution: L'utilisation d'assistants ou de modèles dérivés dans un cadre commercial est autorisée, à condition expresse que les sources et la paternité (Clemylia) soient clairement et visiblement citées.
- Non-Rétractabilité: La license AYA-RRNE n'accorde pas le droit de retirer, de modifier ou d'occulter les termes de cette license pour les œuvres dérivées.
###⚠️ Limitations Connues et Bienséance* Biais de Tonalité: Le modèle est fortement optimisé pour une tonalité "mignonne" et "affectueuse". Il peut ne pas être adapté aux tâches nécessitant un ton strictement formel, neutre ou technique.
- Bienséance (Safety): Bien que des efforts aient été faits pour filtrer les contenus sensibles du jeu de données, l'utilisateur final doit mettre en place ses propres garde-fous (guardrails) de sécurité pour les déploiements publics, conformément aux directives d'IA responsable.
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