Upload all models and assets for ady (20251001)

README.md

@@ -26,7 +26,7 @@ metrics:
     value: 4.231
   - name: best_isotropy
     type: isotropy
-    value: 0.4730
+    value: 0.4850
   - name: vocabulary_size
     type: vocab
     value: 0
@@ -88,29 +88,29 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 
 Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
-**Sample 1:** `Шъхьафит — Ашэ псыхъо иджабгъу нэпкъы тес Адыгэ къуадж. районым хахьэ. Хым зы пэ...`
+**Sample 1:** `Киев — Украинэ и Нэбгырэ млн 2.9 фэдиз дэс. Къалэм и – Кличко Виталий Владимир ы...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁шъхьафит ▁— ▁ашэ ▁псыхъо ▁иджабгъу ▁нэпкъы ▁тес ▁адыгэ ▁къуадж . ... (+7 more)` | 17 |
-| 16k | `▁шъхьафит ▁— ▁ашэ ▁псыхъо ▁иджабгъу ▁нэпкъы ▁тес ▁адыгэ ▁къуадж . ... (+7 more)` | 17 |
-| 32k | `▁шъхьафит ▁— ▁ашэ ▁псыхъо ▁иджабгъу ▁нэпкъы ▁тес ▁адыгэ ▁къуадж . ... (+7 more)` | 17 |
+| 8k | `▁киев ▁— ▁украинэ ▁и ▁нэбгырэ ▁млн ▁ 2 . 9 ... (+34 more)` | 44 |
+| 16k | `▁киев ▁— ▁украинэ ▁и ▁нэбгырэ ▁млн ▁ 2 . 9 ... (+25 more)` | 35 |
+| 32k | `▁киев ▁— ▁украинэ ▁и ▁нэбгырэ ▁млн ▁ 2 . 9 ... (+17 more)` | 27 |
 
-**Sample 2:** `thumb Америкэ - чӀынэлъэшхухэр Iут зэхэт (Къыблэ Америкэмрэ, Ишъхъэрэмрэ) Тыгъэк...`
+**Sample 2:** `Пётровице – Полшэм и Нэбгырэ 352 фэдиз Bank Danych Lokalnych. ТехьэпӀэхэр Пётров...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁thumb ▁америкэ ▁- ▁чӏы нэлъэ шхухэр ▁i ут ▁зэхэт ▁( ... (+17 more)` | 27 |
-| 16k | `▁thumb ▁америкэ ▁- ▁чӏынэлъэшхухэр ▁i ут ▁зэхэт ▁( къыблэ ▁америкэмрэ ... (+13 more)` | 23 |
-| 32k | `▁thumb ▁америкэ ▁- ▁чӏынэлъэшхухэр ▁i ут ▁зэхэт ▁( къыблэ ▁америкэмрэ ... (+11 more)` | 21 |
+| 8k | `▁пёт ров ице ▁– ▁пол шэм ▁и ▁нэбгырэ ▁ 3 ... (+27 more)` | 37 |
+| 16k | `▁пётровице ▁– ▁полшэм ▁и ▁нэбгырэ ▁ 3 5 2 ▁фэдиз ... (+16 more)` | 26 |
+| 32k | `▁пётровице ▁– ▁полшэм ▁и ▁нэбгырэ ▁ 3 5 2 ▁фэдиз ... (+13 more)` | 23 |
 
-**Sample 3:** `thumb Мамуныр мэз псэушъхьэхэмэ а щыщ. Мамунхэр чыг дэпшэиэным лъэшэу Мамуным и ...`
+**Sample 3:** `пшъэшъэ – пшъашъэхэм алъыплъэу, якъэшъон, языгъэпсэфын гъунэ алъызыфэу джэгур пш...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁thumb ▁мамун ыр ▁мэз ▁псэушъхьэхэмэ ▁а ▁щыщ . ▁мамун хэр ... (+22 more)` | 32 |
-| 16k | `▁thumb ▁мамуныр ▁мэз ▁псэушъхьэхэмэ ▁а ▁щыщ . ▁мамунхэр ▁ч ыг ... (+14 more)` | 24 |
-| 32k | `▁thumb ▁мамуныр ▁мэз ▁псэушъхьэхэмэ ▁а ▁щыщ . ▁мамунхэр ▁чыг ▁дэпшэиэным ... (+10 more)` | 20 |
+| 8k | `▁пшъэшъэ ▁– ▁пшъашъэ хэм ▁алъ ып лъэу , ▁я къэ ... (+17 more)` | 27 |
+| 16k | `▁пшъэшъэ ▁– ▁пшъашъэ хэм ▁алъыплъэу , ▁я къэ шъо н ... (+10 more)` | 20 |
+| 32k | `▁пшъэшъэ ▁– ▁пшъашъэхэм ▁алъыплъэу , ▁якъэшъон , ▁языгъэпсэфын ▁гъунэ ▁алъызыфэу ... (+3 more)` | 13 |
 
 
 ### Key Findings
@@ -238,27 +238,27 @@ Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
 
 **Context Size 1:**
 
-1. `и 13 мэ ащыщэу адыгэр сыдигъокіи адыгэ къуаж ипшъэ итхьапӏэ иблэгъожъхэм афэгъэхьыгъэ мифхэр къызэра...`
-2. `адыгэ хьатыкъуай унагъохэр тыркуем и плакат ныбэрынхьэблэ адыгэбзэ жэбзэ къабзэ ежь ныпым зызиушъомб...`
-3. `м ахахьэ хэгъэгу шавкат мирзияев къэрал лӏышъхьэр кӏокӏо къызбэч кавказ заом ыпэкӏэ щыӏагъэхэмрэ якъ...`
+1. `и 99 86 561 3 щагъэпсыгъ ахэр къуаджэ адыгэ алфавитэу зэхигъэуцуа гъэм ди лъэхъэнэм хухуабжэ зэкӏэпс...`
+2. `адыгэ автоном хэку британиешхо пачъыхьыгъо темыр скотландием уэлсым пэгъун��гъу къэлэ нейпьидо мьянмэ...`
+3. `м къехъу щэпсэу къэралыгъом икъэлэ хъугъэ шӏагъэхэм ащ ипшъэкӏэрэ лъэныкъо щыӏ сауд арабие бахрейн к...`
 
 **Context Size 2:**
 
-1. `нэбгырэ млн 10 фэдиз тешӏагъэу анатолием ахэр агъэкощыгъэх тхыгъэ зэфэшъхьафхэм мэхьанэу каноничност...`
-2. `къехъу щэпсэу я 84 хэгэгум 93 030 км я 26 испаныбзэр ащ нэмыкӏэу регионыбзэхэр иӏэх дло м`
-3. `картым тетэу бразилие къыблэ америкэм ыгу ит германиер аустриер словакиер руманиер украинэр сербиер ...`
+1. `нэбгырэ млн 13 м паплъэхэзэ пчэдыжьым сыхьатыр 11 м машинэм дахэхэр къежьэхи исполкомым а ябыракъэу ...`
+2. `къехъу щэпсэу хэгэгум 718 км китаибзэ англыбзэ малаибзэ тамилыбзэ дло м ез м и кандидат хэгъэгу фили...`
+3. `картым тетэу экуадор къыблэ америкэм ит къэралыгъу къэлэ братиславэ нэбгырэ млн 8 8 фэдиз щэпсэу хэг...`
 
 **Context Size 3:**
 
-1. `м къехъу щэпсэу хэгэгум 2 149 690 км арапыбз сауд арабиер арап къэралыгъомэ ащыщмэ анахь хэгъэгу ащы...`
-2. `къехъу щэпсэу хэгэгум 140 800 км непали дло м хахьэ хэгъэгу хассанал болкиах географие азием и гъунэ...`
-3. `адыгэ республикэм и къэралыгъо премие илауреат дунэе адыгэ академием иакадемик къалэу шъачэ поселкэу...`
+1. `м къехъу щэпсэу хэгэгум 23 200 км арапыбзэ францыбзэ къэрал мохаммед ульд абдель азиз гуадзэр яхья у...`
+2. `къехъу щэпсэу хэгэгум чӏырэу иӏэр 17 820 км бзэшъхьаӏэр арапыбз дло м хахьэ хэгъэгу гувернатор петер...`
+3. `адыгэ республикэм и теуцуожь къедзыгъор къыгот краснодар краим и къэлэ нэбгырэ млн 1 3 фэдиз дэс къэ...`
 
 **Context Size 4:**
 
-1. `м къехъу щэпсэу хэгэгум 9 596 960 км китаибзэр дло м хахьэ хэгъэгу эмомали рахмон къэрал тхьэматэр к...`
-2. `дло м хахьэ хэгъэгу джоко видодо гуадзэр юсуф калла географие океан шъэфымымрэ инд океанымрэ азфагу ...`
-3. `еуропэм хэт къэралыгъу къэлэ париж нэбгырэ млн 66 м къехъу щэпсэу хэгэгум 9 984 670 км я 2 англыбзэ`
+1. `м къехъу щэпсэу хэгэгум 82 880 км арапыбз дло м хахьэ хэгъэгу лӏышъхьэр сабах я 6 аль ахьмэд аль`
+2. `дло м хахьэ хэгъэгу хамед бен исса аль халифа хэгъэгу тхьаматэр халифа бен салман аль халифа географ...`
+3. `еуропэм хэт къэралыгъу къэлэ софие нэбгырэ млн 7 м къехъу щэпсэу хэгэгум 198 500 км кыргызыбзэрэ уры...`
 
 
 ### Generated Text Samples (Subword-based)
@@ -267,27 +267,27 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 **Context Size 1:**
 
-1. `_фим_хъэрикъолам`
-2. `эм_илъу_-м_бэхь_`
-3. `ышъэпсым_илнине_`
+1. `_хъ._зэтм_ьэлыбе`
+2. `эмыны_ар,_е,_щӏэ`
+3. `ыхьэ_хъайстоджау`
 
 **Context Size 2:**
 
-1. `гъэгъэ_асэу_ɡʲadə`
-2. `ъэхьэухэм_епхъухь`
-3. `э_хэгьэмрэ_щыпӏэ-`
+1. `гъ._грайономафедо`
+2. `ъэгугъэзетэм_зэра`
+3. `э_сырикэмрэ_хылъэ`
 
 **Context Size 3:**
 
-1. `гъэ_уахэмрэ,_къыуи`
-2. `_къалэбилэжъ_зэпхъ`
-3. `эм_ыгугъэкон_къаук`
+1. `гъэлэ_зинскэ_хы_фэ`
+2. `_къикӏым_научнэр_б`
+3. `эм_гу_рэ_исэугъэзе`
 
 **Context Size 4:**
 
-1. `ыгъэуцохэр_чэзыу-чэ`
-2. `хэр_нэхъин_динхэр_з`
-3. `агъэр_гъэп,_англыбз`
+1. `ыгъэ_поясхэм_сурэтх`
+2. `хэр_зыдэщыӏу_ыкӏи_и`
+3. `агъэцэкӏэ_иӏэм_итіо`
 
 
 ### Key Findings
@@ -390,14 +390,14 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 | Model | Dimension | Isotropy | Semantic Density | Alignment R@1 | Alignment R@10 |
 |-------|-----------|----------|------------------|---------------|----------------|
-| **mono_32d** | 32 | 0.4730 🏆 | 0.4239 | N/A | N/A |
-| **mono_64d** | 64 | 0.2201 | 0.4040 | N/A | N/A |
-| **mono_128d** | 128 | 0.0372 | 0.3952 | N/A | N/A |
+| **mono_32d** | 32 | 0.4850 🏆 | 0.4355 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.2076 | 0.3984 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.0353 | 0.4111 | N/A | N/A |
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.4730 (more uniform distribution)
-- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.4077. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.4850 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.4150. Lower values indicate better semantic separation.
 - **Alignment Quality:** No aligned models evaluated in this run.
 - **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
 
@@ -422,21 +422,21 @@ These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the v
 #### Productive Prefixes
 | Prefix | Examples |
 |--------|----------|
-| `-къ` | къыщыхъу, къуаджэхэу, къэбарым |
-| `-зэ` | зэман, зэдаштэгъэ, зэпэух |
-| `-къы` | къыщыхъу, къыщыфэфедэщтхэу, къызыхэкӏыгъэр |
+| `-къ` | къатыгъ, къуаншэмрэ, къунетрэр |
+| `-зэ` | зэрэзэхагъэуцорэр, зэреджэхэрэр, зэкӏэм |
+| `-къы` | къыхэуутыным, къычӏэкӏы, къырафыгъэ |
 
 #### Productive Suffixes
 | Suffix | Examples |
 |--------|----------|
-| `-э` | ятхьэ, урысыбзэ, чылэ |
-| `-м` | такъырым, шапхъэхэм, къэбарым |
-| `-р` | латвиер, сыхьатыр, министр |
-| `-эр` | курдхэр, щыгъынхэр, мэхъошхэр |
-| `-эм` | шапхъэхэм, япэм, урымыбзэм |
-| `-эу` | алфавитэу, илъхэу, игъэкӏотыгъэу |
-| `-хэр` | курдхэр, щыгъынхэр, мэхъошхэр |
-| `-рэ` | къагъэлъагъуэрэ, зыгорэ, цӏэмрэ |
+| `-э` | зыхъожьыгъэ, инароднэ, шапсыгъэбзэкӏэ |
+| `-р` | зэрэзэхагъэуцорэр, зэреджэхэрэр, къунетрэр |
+| `-м` | къутамэхэм, къушъхьэм, ӏушъом |
+| `-эр` | зэрэзэхагъэуцорэр, зэреджэхэрэр, къунетрэр |
+| `-эм` | къутамэхэм, къушъхьэм, зэкӏэм |
+| `-эу` | псынкіэу, тамыгъэу, доцентэу |
+| `-хэр` | урымхэр, кӏэмгуехэр, зэлъаштагъэхэр |
+| `-рэ` | къуаншэмрэ, швециемрэ, тыркурэ |
 
 ### 6.3 Bound Stems (Lexical Roots)
 
@@ -444,18 +444,18 @@ Bound stems are high-frequency subword units that are semantically cohesive but
 
 | Stem | Cohesion | Substitutability | Examples |
 |------|----------|------------------|----------|
-| `тыгъ` | 1.78x | 28 contexts | тыгъэ, итыгъ, тыгъу |
+| `тыгъ` | 1.78x | 28 contexts | тыгъу, итыгъ, тыгъэ |
+| `эпкъ` | 1.81x | 25 contexts | нэпкъ, нэпкъы, инэпкъ |
 | `ъагъ` | 2.15x | 14 contexts | пчъагъ, лъагъо, пчъагъэ |
-| `агъэ` | 1.54x | 41 contexts | тхагъэ, благъэ, пчагъэ |
-| `эпкъ` | 1.74x | 25 contexts | нэпкъ, тхэпкъ, лъэпкъ |
-| `къуа` | 2.16x | 10 contexts | къуае, къуажэ, къуадж |
-| `ъхьэ` | 1.78x | 16 contexts | шъхьэ, пшъхьэ, шъхьэм |
-| `дыгэ` | 1.82x | 14 contexts | адыгэ, адыгэм, иадыгэ |
-| `эхэр` | 1.56x | 21 contexts | бэхэр, усэхэр, ынэхэр |
-| `шъхь` | 1.49x | 24 contexts | шъхьэ, пшъхьэ, шъхьэм |
-| `псэу` | 1.57x | 19 contexts | щыпсэу, щэпсэу, сыпсэу |
-| `ыгъо` | 1.56x | 19 contexts | цыгъо, мыгъо, пщыгъо |
-| `гъэх` | 1.65x | 14 contexts | багъэх, хъугъэх, ежагъэх |
+| `агъэ` | 1.54x | 41 contexts | тхагъэ, благъэ, багъэх |
+| `къуа` | 2.14x | 10 contexts | къуае, къуадж, къуажэ |
+| `дыгэ` | 1.88x | 14 contexts | адыгэ, адыгэш, адыгэм |
+| `ъхьэ` | 1.77x | 16 contexts | шъхьэ, пшъхьэ, шъхьэм |
+| `эхэр` | 1.59x | 21 contexts | бэхэр, дзэхэр, бзэхэр |
+| `шъхь` | 1.49x | 24 contexts | шъхьэ, пшъхьэ, ышъхьа |
+| `ыгъо` | 1.59x | 19 contexts | мыгъо, цыгъо, пщыгъо |
+| `псэу` | 1.57x | 19 contexts | нэпсэу, сыпсэу, щэпсэу |
+| `эхэм` | 1.55x | 17 contexts | бзэхэм, блэхэм, цӏэхэм |
 
 ### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence)
 
@@ -463,16 +463,16 @@ This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the sam
 
 | Prefix | Suffix | Frequency | Examples |
 |--------|--------|-----------|----------|
-| `-къ` | `-э` | 96 words | къэлэмымкӏэ, къалэмэ |
-| `-къ` | `-р` | 64 words | къор, къуаджэхэр |
-| `-къ` | `-м` | 56 words | къалэм, къумбылым |
-| `-къ` | `-эр` | 52 words | къуаджэхэр, къэбархэр |
-| `-зэ` | `-р` | 42 words | зэготхэр, зэхэтхэр |
-| `-зэ` | `-м` | 41 words | зэхэзгъэуцуагъэхэм, зэӏукӏэгъум |
-| `-къ` | `-эм` | 36 words | къалэм, къуаджэхэм |
-| `-зэ` | `-эр` | 34 words | зэготхэр, зэхэтхэр |
-| `-къ` | `-эу` | 34 words | къыхэкӏыгъэу, къэгъэлъэгъонэу |
-| `-зэ` | `-э` | 31 words | зэ, зэригъэфэгъэ |
+| `-къ` | `-э` | 96 words | къэттыгъэ, къэлэшхомэ |
+| `-къ` | `-р` | 64 words | къэплъаныр, къэплъанхэр |
+| `-къ` | `-м` | 56 words | къызэхуэсахэм, къытыралъхьагъэм |
+| `-къ` | `-эр` | 52 words | къэплъанхэр, къэралыгъохэр |
+| `-зэ` | `-р` | 42 words | зэраукӏырэр, зэпэуцужьыныгъэхэр |
+| `-зэ` | `-м` | 41 words | зэрэратырэм, зэратебанэщтыгъэхэм |
+| `-къ` | `-эм` | 36 words | къызэхуэсахэм, къытыралъхьагъэм |
+| `-къ` | `-эу` | 34 words | къехыжьэу, къыдамылъытагъэу |
+| `-зэ` | `-эр` | 34 words | зэраукӏырэр, зэпэуцужьыныгъэхэр |
+| `-зэ` | `-э` | 31 words | зэхэзгъэуцуагъэ, зэхищэгъэгъэ |
 
 ### 6.5 Recursive Morpheme Segmentation
 
@@ -480,21 +480,21 @@ Using **Recursive Hierarchical Substitutability**, we decompose complex words in
 
 | Word | Suggested Split | Confidence | Stem |
 |------|-----------------|------------|------|
-| щыпсэухэрэр | **`щыпс-эу-хэр-эр`** | 7.5 | `щыпс` |
-| америкэмрэ | **`америк-эм-рэ`** | 6.0 | `америк` |
-| океанымрэ | **`океан-ым-рэ`** | 6.0 | `океан` |
-| литературэмрэ | **`литератур-эм-рэ`** | 6.0 | `литератур` |
 | бзылъфыгъэмрэ | **`бзылъфыгъ-эм-рэ`** | 6.0 | `бзылъфыгъ` |
+| сарматхэмрэ | **`сармат-хэм-рэ`** | 6.0 | `сармат` |
+| меотхэмрэ | **`меот-хэм-рэ`** | 6.0 | `меот` |
 | адыгабзэмрэ | **`адыгабз-эм-рэ`** | 6.0 | `адыгабз` |
-| хыплъыжьымрэ | **`хыплъыжь-ым-рэ`** | 6.0 | `хыплъыжь` |
-| алфавитэу | **`алфавит-эу`** | 4.5 | `алфавит` |
-| цӏыкӏухэр | **`цӏыкӏу-хэр`** | 4.5 | `цӏыкӏу` |
-| исурэтхэр | **`исурэт-хэр`** | 4.5 | `исурэт` |
-| шӏыпӏэхэр | **`шӏыпӏэ-хэр`** | 4.5 | `шӏыпӏэ` |
-| шӏэныгъэм | **`шӏэныгъ-эм`** | 4.5 | `шӏэныгъ` |
-| къыпыщылъ | **`къы-пыщылъ`** | 4.5 | `пыщылъ` |
-| пэблагъэу | **`пэблагъ-эу`** | 4.5 | `пэблагъ` |
-| ишъхъэрэмрэ | **`ишъхъ-эр-эм-рэ`** | 4.5 | `ишъхъ` |
+| макъэхэмрэ | **`макъэ-хэм-рэ`** | 6.0 | `макъэ` |
+| республикэмрэ | **`республик-эм-рэ`** | 6.0 | `республик` |
+| зэхэлъхэм | **`зэ-хэлъ-хэм`** | 6.0 | `хэлъ` |
+| арапыбзэрэ | **`арапыбзэ-рэ`** | 4.5 | `арапыбзэ` |
+| ягъунэгъухэр | **`ягъунэгъу-хэр`** | 4.5 | `ягъунэгъу` |
+| унагъохэр | **`унагъо-хэр`** | 4.5 | `унагъо` |
+| жьыбгъэхэр | **`жьыбгъэ-хэр`** | 4.5 | `жьыбгъэ` |
+| елъытыгъэу | **`елъытыгъ-эу`** | 4.5 | `елъытыгъ` |
+| чӏыпӏэхэм | **`чӏыпӏэ-хэм`** | 4.5 | `чӏыпӏэ` |
+| зыщыпсэухэрэр | **`зыщыпс-эу-хэр-эр`** | 4.5 | `зыщыпс` |
+| журналхэм | **`журнал-хэм`** | 4.5 | `журнал` |
 
 ### 6.6 Linguistic Interpretation
 
@@ -726,4 +726,4 @@ MIT License - Free for academic and commercial use.
 ---
 *Generated by Wikilangs Models Pipeline*
 
-*Report Date: 2026-01-03 05:00:02*
+*Report Date: 2026-01-03 12:36:55*

models/embeddings/monolingual/ady_128d.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:79239fb8f1d5516f7259d49637e01b3851134cf4dc232d72d6bbc383171bd360
+oid sha256:15314cc76788ddb26c68cad7ccc4d1a2fa1c42bf0d8a23163020f6c1be5e011c
 size 1025621365

models/embeddings/monolingual/ady_32d.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:35a83ab3b148734fe90d463a14bb03ac25aa53bebe1cd930e6ee275b421f2b9e
+oid sha256:0a7d65d778045d5838991706962f1f2fda476d83f0eaf0d25e006a2c54b0addb
 size 256430197

models/embeddings/monolingual/ady_64d.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:f26b79bc9f27a68c68e56e0b9e83bef6a8d25662bd63c7a490adce062b153229
+oid sha256:462cda6a4c5bb17912b29e9f210bd916044788b457f8b2cd61463a18150385c6
 size 512827253

models/tokenizer/ady_tokenizer_16k.model

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:aa7339e704e163ae3ef399bf56ca2b041b58ad1cead7a66d4fef2204b2af8435
+oid sha256:39a0cc5483f8b60e51f162e1451531fbd79f4a7ef64ed4d9770c72634ad2f63f
 size 582264

models/tokenizer/ady_tokenizer_32k.model

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:dd22631bb665397f8acd6aab07c2522b6ca5fc9532f157143320bbb205558552
+oid sha256:60fe921e9bf5abac9a26d2e450368741ec923239ef1bfe3380b5fecc9f1ebc5e
 size 924924

models/tokenizer/ady_tokenizer_8k.model

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:8a4cd8210cf36092a1e5cc2950c6a2e334677c7d204476c1e9ac6f464fda33e5
+oid sha256:eed6e8aa7a197f3cf93f47869aff6cc5bec5173974995af92b59a00c2be84d9a
 size 396510