⚔️ Liquid-A1B-8B-PL-Coder (Hattori Hanzo Edition)
Trenuje modele z pasji i dla społeczności. Jeśli moja praca ułatwia Ci życie lub oszczędza czas, każda postawiona kawa pomaga w opłaceniu kolejnych treningów GPU! ☕👇
📥 Szybkie Pobieranie (GGUF)
Wersje zoptymalizowane do działania na domowym sprzęcie (Llama.cpp, LM Studio, Ollama). Pliki znajdują się w folderze /GGUF:
| Model | Rozmiar | Opis | Link |
|---|
| Q6_K | ~6.7 GB | Zalecany: Najwyższa precyzja, idealny do kodu | Pobierz Q6 |
| Q4_K_M | ~4.8 GB | Szybka inferencja, niski pobór VRAM | Pobierz Q4 |
| F16 | ~16.7 GB | Master Copy GGUF (Bezstratny) | Pobierz F16 |
[!IMPORTANT]
[English Version] | [Polska Wersja Poniżej]
🇺🇸 English Description
Liquid-A1B-8B-PL-Coder is a high-performance adaptation of the Liquid LFM 2.5 8B architecture. Meticulously fine-tuned by HattoriHanzo1, this model combines advanced MoE (Mixture of Experts) logic with deep Polish language understanding.
It is specifically engineered for:
- Advanced Programming: Focused on C# (thread-safety, circular buffers, async patterns).
- SDR & Electronics: Designed to assist with Software Defined Radio projects and EMS/Arduino development.
- Pattern Recognition: Capable of implementing complex logic like binary sequence detection (e.g., "QAPLA" pattern matching).
📊 Training Progress (Loss Matrix)
The model reached an exceptional $Loss$ level, showcasing its superior reasoning capabilities:
| Step | Training Loss | Status |
|---|
| 600 | 1.3995 | Initialization |
| 880 | 0.6990 | 👑 Sweet Spot (Best Logic) |
| 1474 | 0.7719 | Final Tempering (100% Epoch) |
🇵🇱 Polska Wersja
Liquid-A1B-8B-PL-Coder to potężna fuzja architektury Liquid AI z polskim zacięciem inżynierskim. Model został wykuty przez HattoriHanzo1, aby służyć jako cyfrowe ostrze w rękach programistów i elektroników.
⚔️ Filozofia "Hattori Hanzo"
Ten model nie powstał w drodze kompromisów. W moim języku nie istnieje słowo "nie da się". Jest tylko "trudniej wykonalne i zajmie więcej czasu". Każdy parametr został dobrany tak, aby model nie tylko "pisał kod", ale rozumiał logikę stojącą za wydajnym przetwarzaniem sygnałów i zarządzaniem pamięcią.
📈 Charakterystyka i Zastosowanie
Model wykazuje rekordowo niski błąd treningowy (0.699), co przekłada się na konkretną wiedzę w obszarach:
- C# Expert: Od struktur danych po zaawansowaną wielowątkowość.
- SDR / Radio: Wsparcie dla amatorów radiofalowców i budowniczych anten.
- Automatyka: Projekty oparte na Arduino i systemach wbudowanych.
"Świat człowieka nie jest tak szybki jak twój w krzemie. Staramy się sparsować nasze światy."
☕ Wsparcie Projektu
Stworzenie i dopracowanie tego modelu wymagało sporo czasu, testów i zasobów sprzętowych. Jeśli uznajesz go za użyteczny i chcesz wesprzeć dalszy rozwój otwartych projektów, możesz dorzucić swoją cegiełkę:
Dzieki za kazde wsparcie, widzimy sie przy kolejnych treningach! 🚀
👨💻 Creator & Credits
- User/Creator: HattoriHanzo1
- Architecture: Liquid AI (LFM-2.5-8B MoE)
- Dataset: Synthia-Coder-v1.5-I-sharegpt (Modified)
- Motto: Qapla'! Sukces to podróż, nie cel.
