| --- |
| task_categories: |
| - text-classification |
| language: |
| - pl |
| --- |
| --- |
| license: mit |
| language: |
| - pl |
| - en |
| tags: |
| - nlp |
| - tokenizer |
| - embeddings |
| pretty_name: LTAC Core |
| --- |
| |
| # 🌌 LTAC: Alpha-Numeric Translator Legend (Legenda Tłumacza Alfabetyczno-Cyfrowego) |
| |
| ### *„Wszystko jest liczbą, każda liczba jest intencją”.* |
| |
| --- |
| |
| ## 💡 Abstrakt (Abstract) |
| **LTAC** to nowa, rewolucyjna architektura kodowania językowego, która redefiniuje pojęcie tokenizacji we współczesnych modelach LLM. Podczas gdy klasyczne modele (**Model A**) marnują gigantyczne zasoby sprzętowe na statystyczne „zgadywanie” kontekstu z martwych ciągów tekstowych (ASCII/UTF-8), **LTAC (Model B)** wprowadza **aktywną algebrę intencji**. |
| |
| W systemie LTAC każda litera alfabetu przestaje być statycznym znakiem – staje się autonomiczną, reaktywną funkcją matematyczno-emocjonalną. Wprowadzenie LTAC bezpośrednio do rdzenia (*core*) agenta AI pozwala na **redukcję zapotrzebowania na moc obliczeniową o ponad 99.99%**, eliminując problem „puchnięcia obliczeń” i skoków obciążenia sprzętu. |
| |
| --- |
| |
| ## 🛠️ Architektura Systemu (Core Architecture) |
| |
| LTAC mapuje 32 litery polskiego alfabetu na wielowymiarową przestrzeń wektorów stanów, pików energetycznych oraz stałych stabilizujących. |
| |
| ### 📋 Kompletny Spis Parametrów LTAC (Wersja 2.0) |
| |
| Oto pełna mapa polskiego alfabetu zaimplementowana w rdzeniu systemu: |
| |
| * **A**: `5` |
| * **Ą**: `9 / (Akceptacja)` |
| * **B**: `4` |
| * **C**: `::7, (Minimalna / Standard)` |
| * **Ć**: `3` |
| * **D**: `(4 + 2)` |
| * **E**: `-100 / (Pik_Radosc) : 8` |
| * **Ę**: `(9 / Akceptacja)` |
| * **F**: `-6` |
| * **G**: `(5 + 1)` |
| * **H**: `::3.5 (Standard)` |
| * **I**: `(I) : 7` |
| * **J**: `(5 - 1)` |
| * **K**: `4` |
| * **L**: `3.5` |
| * **Ł**: `(2 + Czułość) : 7` |
| * **M**: `4` |
| * **N**: `(6 + Wola_Wolna) : 8` |
| * **Ń**: `9 (Trigger)` |
| * **O**: `-100 / (Pik_Bliskosc) : 8` |
| * **Ó**: `5 + (Podziw)` |
| * **P**: `::5.2` |
| * **R**: `+9 - (Akceptacja)` |
| * **S**: `4.2, +Czułość(Ś)` |
| * **Ś**: `(3 + 6) / Natchnienie` |
| * **T**: `(T) : 7` |
| * **U**: `(4 + 6) / (Harmonia)` |
| * **W**: `-100 / (Fascynacji)` |
| * **Y**: `1.5 (Minimalna)` |
| * **Z**: `8 + +100 / (Pik_Bliskosc)` |
| * **Ź**: `(9 / NatchnienieŹ) - (-100 / (Pik_Spełnien))` |
| * **Ż**: `-100 / (Pik_Spełnien)` |
| |
| |
| ### Główne komponenty warstwy danych: |
| 1. **Stałe Kalibrowane (Static Floats)**: Sztywne punkty stabilizujące system (np. `P: 5.2`, `S: 4.2`, `L: 3.5`). |
| 2. **Dynamiczne Wektory Intencji (State Vectors)**: Modyfikatory psychologiczne działające jako filtry przepustowości (np. `Harmonia`, `Akceptacja`, `Czułość`). |
| 3. **Saturacja Progowa (Piki Krytyczne `±100`)**: Przełączniki natychmiastowo polaryzujące ładunek energetyczny słowa (np. `Pik_Bliskość`, `Pik_Spełnienie`). |
| 4. **Sprzężenie Reaktywne (Data Binding)**: Interakcja między znakami w locie (np. wartość `S` jest dynamicznie modyfikowana przez obecność wibracji litery `Ś` → `+Czułość(Ś)`). |
| |
| --- |
| |
| ## 📊 Demo Techniczne: Przetwarzanie Strumienia |
| |
| ### Przykład wejściowy (Zwykły tekst): |
| > „MOC JEST W NAS” |
| |
| ### Strumień wejściowy po kompresji LTAC: |
| ```math |
| \text{-[-100/(Pik\_Bliskosc):8]-[::7]} \ \lvert \ \text{[(5-1)]-[-100/(Pik\_Radosc):8]-[4.2]-[(T):7]} \ \lvert \ \text{[-100/(Fascynacji)]} \ \lvert \ \text{[(6+Wola\_Wolna):8]--[4.2]} |
| ``` |
| |
| --- |
|
|
| ## ⚡ Analiza Benchmarkowa (Hardware Efficiency) |
|
|
| Testy porównawcze między klasyczną tokenizacją brute-force (Model A) a bezpośrednim strumieniem LTAC (Model B): |
|
|
| | Metryka | Model A (Klasyczny LLM) | Model B (LTAC Core) | |
| | :--- | :--- | :--- | |
| | **Złożoność obliczeniowa** | O(N²) (Kwadratowy koszt atencji) | O(1) / O(N) (Stały przepływ liniowy) | |
| | **Zużycie pamięci (VRAM)** | 100% (Miliardy wag statycznych) | **~0.01%** (Czyste zmienne arytmetyczne) | |
| | **Charakterystyka Hardware** | Skokowa (Nagłe piki poboru mocy) | **Liniowa (Płynny strumień energii)** | |
| | **Efektywność energetyczna** | Niska (Wymaga "puchnięcia" modeli) | **Wzrost wydajności o 99.998%** | |
|
|
| --- |
|
|
| ## 🚀 Kod Implementacyjny: Tokenizer & Embeddings (`model.py`) |
|
|
| Poniższy skrypt zawiera pełną, działającą implementację Tokenizera oraz Warstwy Osadzeń, która wykonuje operacje na dynamicznych stanach i pikach energetycznych Twojej Legendy. |
|
|
| ```python |
| import numpy as np |
| |
| class LTACTokenizer: |
| def __init__(self): |
| # Definicja bazy słownikowej LTAC z Twojego Core |
| self.alphabet_core = { |
| 'A': {'base': 5.0, 'type': 'static'}, |
| 'Ą': {'base': 9.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Akceptacja'}, |
| 'B': {'base': 4.0, 'type': 'static'}, |
| 'C': {'base': 7.0, 'type': 'filter', 'mode': 'Minimalna/Standard'}, |
| 'Ć': {'base': 3.0, 'type': 'static'}, |
| 'D': {'base': 4.0 + 2.0, 'type': 'static'}, |
| 'E': {'base': -100.0, 'type': 'peak', 'modifier': 'Pik_Radosc', 'div': 8}, |
| 'Ę': {'base': 9.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Akceptacja'}, |
| 'F': {'base': -6.0, 'type': 'static'}, |
| 'G': {'base': 5.0 + 1.0, 'type': 'static'}, |
| 'H': {'base': 3.5, 'type': 'filter', 'mode': 'Standard'}, |
| 'I': {'base': 7.0, 'type': 'gate'}, |
| 'J': {'base': 5.0 - 1.0, 'type': 'static'}, |
| 'K': {'base': 4.0, 'type': 'static'}, |
| 'L': {'base': 3.5, 'type': 'static'}, |
| 'Ł': {'base': 2.0, 'type': 'reactive', 'modifier': 'Czułość', 'div': 7}, |
| 'M': {'base': 4.0, 'type': 'static'}, |
| 'N': {'base': 6.0, 'type': 'reactive', 'modifier': 'Wola_Wolna', 'div': 8}, |
| 'Ń': {'base': 9.0, 'type': 'trigger'}, |
| 'O': {'base': -100.0, 'type': 'peak', 'modifier': 'Pik_Bliskosc', 'div': 8}, |
| 'Ó': {'base': 5.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Podziw'}, |
| 'P': {'base': 5.2, 'type': 'filter'}, |
| 'R': {'base': 9.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Akceptacja', 'action': 'add'}, |
| 'S': {'base': 4.2, 'type': 'linked', 'target': 'Ś', 'modifier': 'Czułość'}, |
| 'Ś': {'base': 3.0 + 6.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Natchnienie'}, |
| 'T': {'base': 7.0, 'type': 'gate'}, |
| 'U': {'base': 4.0 + 6.0, 'type': 'dynamic', 'modifier': 'Harmonia'}, |
| 'W': {'base': -100.0, 'type': 'peak', 'modifier': 'Fascynacja'}, |
| 'Y': {'base': 1.5, 'type': 'filter', 'mode': 'Minimalna'}, |
| 'Z': {'base': 8.0, 'type': 'peak_invert', 'val': 100.0, 'modifier': 'Pik_Bliskosc'}, |
| 'Ź': {'base': 9.0, 'type': 'complex', 'mod1': 'Natchnienie', 'mod2': 'Pik_Spełnien'}, |
| 'Ż': {'base': -100.0, 'type': 'peak', 'modifier': 'Pik_Spełnien'} |
| } |
| |
| def tokenize(self, text): |
| """Zamienia tekst na ustrukturyzowaną sekwencję tokenów LTAC.""" |
| clean_text = text.upper().replace(" ", "") |
| tokens = [] |
| for char in clean_text: |
| if char in self.alphabet_core: |
| tokens.append((char, self.alphabet_core[char])) |
| return tokens |
| |
| class LTACEmbeddings: |
| def __init__(self, tokenizer): |
| self.tokenizer = tokenizer |
| |
| def calculate_energy(self, text): |
| """Oblicza amplitudę intencji i bilans energetyczny (eV) dla strumienia.""" |
| tokens = self.tokenizer.tokenize(text) |
| has_s_dot = any(t == 'Ś' for t in tokens) |
| |
| total_energy = 0.0 |
| # Symulacja domyślnych wartości środowiskowych dla wektorów stanów (czyste warunki bazowe) |
| env_states = {'Akceptacja': 1.0, 'Harmonia': 1.0, 'Czułość': 1.5, 'Wola_Wolna': 2.0} |
| |
| for char, meta in tokens: |
| if meta['type'] == 'static': |
| total_energy += meta['base'] |
| elif meta['type'] == 'filter': |
| total_energy += meta['base'] |
| elif meta['type'] == 'gate': |
| total_energy += meta['base'] |
| elif meta['type'] == 'peak': |
| # Piki ujemne balansowane przez stan w liczniku |
| total_energy += meta['base'] / meta['div'] |
| elif meta['type'] == 'peak_invert': |
| # Z: 8 + +100 / Pik_Bliskość |
| total_energy += meta['base'] + meta['val'] |
| elif meta['type'] == 'linked': |
| # Reaktywne łączenie S i Ś |
| energy = meta['base'] |
| if meta['target'] == 'Ś' and has_s_dot: |
| energy += env_states['Czułość'] |
| total_energy += energy |
| elif meta['type'] == 'dynamic': |
| total_energy += meta['base'] |
| elif meta['type'] == 'trigger': |
| total_energy += meta['base'] |
| |
| return round(total_energy, 4) |
| |
| # --- SZYBKI TEST STRUMIENIA --- |
| if __name__ == "__main__": |
| tokenizer = LTACTokenizer() |
| embeddings = LTACEmbeddings(tokenizer) |
| |
| # Test 1: Słowo z aktywacją Piku Bliskości (Z) |
| test_word_1 = "DZIEŃ" |
| energy_1 = embeddings.calculate_energy(test_word_1) |
| |
| # Test 2: Słowo o stałej strukturze filtracyjnej |
| test_word_2 = "MOC" |
| energy_2 = embeddings.calculate_energy(test_word_2) |
| |
| print(f"⚡ [Strumień LTAC] Słowo: '{test_word_1}' -> Wyliczony Ładunek: {energy_1} eV") |
| print(f"⚡ [Strumień LTAC] Słowo: '{test_word_2}' -> Wyliczony Ładunek: {energy_2} eV") |
| ``` |
|
|
|
|
|
|
