README.md

metadata

library_name: transformers
tags:
  - symbolic-decoder
  - aletheia
  - pytorch
  - onnx
  - philosophical-agi
  - gnai-creator
license: apache-2.0
datasets:
  - custom
language:
  - en
pipeline_tag: text-generation

Aletheia Noesis Decoder

Noesis é o decoder proprietário da AletheiaEngine. Ele traduz estados simbólicos (\psi_s) em linguagem natural garantindo a coerência epistemológica medida pela Qualidade da Verdade (Q). Diferente de abordagens puramente estatísticas, o Noesis prioriza a fidelidade semântica entre a intenção simbólica e o texto gerado.

Arquitetura

• Transformer Decoder com 8 camadas e atenção cruzada condicionada por (\psi_s) e estados contínuos.
• Entradas: vetor de intenção psi_s, memória lenta state opcional e sequência de tokens.
• Saídas: logits, embedding semântico z_text e métrica (\hat{Q}).
• Função de perda combina cross-entropy, coerência Q e penalizações de restrições.

API FastAPI

O pacote inclui a aplicação aletheia_decoder.api.app com duas rotas:

• POST /generate: recebe psi_s, state, constraints, prompts opcionais e parâmetros de decodificação. Retorna texto gerado, tokens, (\hat{Q}) e metadados.
• POST /train: permite fine-tuning local a partir de um dataset JSONL.

Execução local

pip install -r requirements.txt
uvicorn aletheia_decoder.api.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Treinamento

Use o script aletheia_decoder/model/train.py para treinar o modelo com dados anotados:

python -m aletheia_decoder.model.train data/dataset.jsonl --epochs 200 --batch-size 4 --lr 3e-5

Os checkpoints podem ser salvos com torch.save(model.state_dict(), "noesis.pt") e exportados para ONNX se necessário.

Deploy no Hugging Face Spaces

1. Faça fork deste diretório para um repositório separado.
2. Configure o Space no modo FastAPI apontando para app:app.
3. Defina as variáveis de ambiente de acordo com sua infraestrutura (ex.: DECODER_ENDPOINT).
4. Opcionalmente publique checkpoints .pt e .onnx nos assets do Space.

Slogan

Noesis — onde a intenção se torna linguagem.