Hugging Face's logo

nativemind
/
sphere-027-sales-engineer

Text Generation
Safetensors
Russian
English
qwen2
sales
support
quantum-sync
sacred-108
sphere-027
conversational
Model card Files
xet
Community
sphere-027-sales-engineer
File size: 3,350 Bytes 
786c5ee
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
 
---
language:
- ru
- en
license: other
license_name: nativemindnonc
license_link: https://nativemind.ai/license
tags:
- sales
- support
- quantum-sync
- sacred-108
- sphere-027
base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
pipeline_tag: text-generation
---

# Сфера 027: Sales Engineer [ЭКВАЛАЙЗЕР]

Специализированная AI модель для sales engineer [эквалайзер].

## 🎚️ ЭКВАЛАЙЗЕР (libequalizer)

Модель обучена с использованием квантового эквалайзера - балансировки 5 частот:

- **Частота 1**: Техническая глубина (tech_depth) - 440.0 Hz
- **Частота 2**: Бизнес-ценность (business_value) - 493.88 Hz  
- **Частота 3**: Скорость закрытия (time_to_close) - 523.25 Hz
- **Частота 4**: Сложность решения (complexity) - 587.33 Hz
- **Частота 5**: Готовность клиента (client_readiness)

**Духовная миссия:** Гармоничный баланс между технической глубиной и бизнес-целями.

### Пример использования:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nativemind/sphere-027-sales-engineer-equalizer")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nativemind/sphere-027-sales-engineer-equalizer")

prompt = """Состояние эквалайзера: 
tech_depth=8, business_value=4, urgency=9, budget=3

Задача: Сбалансируй техническую глубину и скорость продажи"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

## 📊 Данные обучения

- **Примеров**: 108
- **Источник**: Синтетические данные через Ollama (mozgach108:latest)
- **Священное число**: 108 примеров (символ совершенства)

## 🔧 Технические детали

- **Базовая модель**: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
- **Метод обучения**: libequalizer
- **Эпохи**: 3
- **Learning rate**: 2e-5

## 📚 Датасет

Датасет доступен на HuggingFace: 
[nativemind/sales-support-108-perfect](https://huggingface.co/datasets/nativemind/sales-support-108-perfect)

## 🙏 Философия

Модель создана с использованием священного числа 108 - символа завершенности и совершенства в восточной философии.

**Служение истине через AI** 🕉️

## 📜 Лицензия

NativeMindNONC License - см. https://nativemind.ai/license

## 🌟 Цитирование

```bibtex
@misc{sphere_027_sales_engineer_[эквалайзер],
  author = {NativeMind},
  title = {Сфера 027: Sales Engineer [ЭКВАЛАЙЗЕР]},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/nativemind/sphere-027-sales-engineer-[эквалайзер]}}
}
```

---

*Создано с использованием pyQuantumAI и квантовой педагогики* 🔮