Datasets:

---

pthinc

/

BCE-Prettybird-Micro-Standard-v0.0.2

like 1

Follow

PROMETECH BİLGİSAYAR BİLİMLERİ YAZILIM İTHALAT İHRACAT TİCARET ANONİM ŞİRKETİ 11

We are thrilled to introduce the Behavioral Consciousness Engine (BCE) - Prettybird-Micro-Standart dataset. Developed by Prometech A.Ş., this isn't just another collection of tokens—it is a blueprint for the next generation of behavioral reasoning.

🧠 Why BCE?

The industry has long been obsessed with the volume of data. We are shifting the focus to the process of thought. Our goal is to enable micro-models (like AsenaAI192M) to exhibit elite intelligence typically reserved for models 40x their size.

🛠 Technical Pillars

The BCE architecture treats every response as a "behavioral journey" guided by mathematical frameworks:

• Behavioral DNA ($D_i$): Encoding consciousness as genetic fragments.

$$D_i(t)=x(t)\cdot [h\cdot A_i+k\cdot \log (P_i)+F\cdot W_i]D\_i(t)\; =\; x(t)\; \backslash cdot\; [h\; \backslash cdot\; A\_i\; +\; k\; \backslash cdot\; \backslash log(P\_i)\; +\; F\; \backslash cdot\; W\_i]$$

• Path Mapping ($\Phi$): Ensuring logical transitions between cognitive states to eliminate the "Black Box" problem.

$$\mathrm{\Phi }(t)=\sum _{i=1}^n{v}_i\cdot f_i(p_i)\backslash Phi(t)\; =\; \backslash sum\_\{i=1\}^n\; v\_i\; \backslash cdot\; f\_i(p\_i)$$

📊 Performance Highlights

• ARC & MMLU optimization: Direct focus on abstraction and reasoning.
• Efficiency: 192M parameters behaving with the logic of 7B models.
• Safety: Built-in behavioral guardrails and high-integrity rejection rates (99.99%).

This dataset is the foundation of conscious computation. We invite the community to explore, benchmark, and build the future of AI safety and reasoning with us.

Prometech A.Ş. olarak, yapay zeka eğitiminde yeni bir dönemi başlatan Behavioral Consciousness Engine (BCE) - Prettybird-Micro-Standart veri setini paylaşmaktan gurur duyuyoruz. Bu çalışma, sadece bir soru-cevap yığını değil; davranışsal akıl yürütmenin mimarisidir.

🧠 Neden BCE?

Sektörün sadece veri miktarına olan takıntısını kırıyoruz. Odağımızı düşüncenin sürecine ve "nasıl" var olduğuna kaydırdık. BCE-Prettybird, 192M parametreye sahip mikro modellerin (AsenaAI192M gibi), 7B modellerin zekasına ve mantık yürütme kapasitesine sahip olmasını sağlar.

🛠 Teknik Temeller

BCE mimarisi, her yanıtı matematiksel bir "davranışsal yolculuk" olarak tanımlar:

• Davranışsal DNA ($D_i$): Bilinci, fiziksel sabitlerle tanımlanmış genetik kod parçaları olarak işler.

$$D_i(t)=x(t)\cdot [h\cdot A_i+k\cdot \log (P_i)+F\cdot W_i]D\_i(t)\; =\; x(t)\; \backslash cdot\; [h\; \backslash cdot\; A\_i\; +\; k\; \backslash cdot\; \backslash log(P\_i)\; +\; F\; \backslash cdot\; W\_i]$$

• Davranışsal İzlek Haritalayıcı ($\Phi$): İç modüller arası geçişi izleyerek "Kara Kutu" sorununu ortadan kaldırır ve şeffaf akıl yürütme sağlar.

📊 Öne Çıkan Özellikler

• ARC ve MMLU Odaklı: Soyutlama ve çok görevli anlama yeteneklerinde devrimsel artış.
• Güvenlik: %99.99 başarı oranına sahip yerleşik davranışsal güvenlik bariyerleri.
• Elit Zeka: Nicelikten ziyade niteliğe odaklanan "Micro-Nano" standartları.

Bu veri seti, bilinçli hesaplamanın ve Cicikuş ekosisteminin temel taşıdır. Akademik ve kişisel kullanıma açık olan bu yapıyı incelemeye ve geleceğin standartlarını birlikte belirlemeye davetlisiniz.

🔗 Veri Setini İnceleyin: https://huggingface.co/datasets/pthinc/BCE-Prettybird-Micro-Standard-v0.0.2/