language:arenlicense: apache-2.0model_name: MOHO-Flashpipeline_tag: text-generationtags:arabicchatgenerative-aimoho-aiislamic-valuesModel Card for MOHO-FlashMOHO-Flash هو نموذج لغوي عربي متطور وسريع (LLM) تم تصميمه وتدريبه لتقديم استجابات فورية ودقيقة. يمثل هذا النموذج الأساس لـ "الذكاء الاصطناعي السريع للمحادثات" في منصة MOHO AI، وهو مصمم ليدمج بين الكفاءة التقنية العالية في توليد النصوص والقيم والأخلاق الإسلامية والثقافة العربية الأصيلة.Model DetailsModel Descriptionنموذج MOHO-Flash هو جزء من منظومة الذكاء الاصطناعي لمنصة موهو. تم عمل Fine-tuning (ضبط دقيق) وتوجيه (Alignment) لهذا النموذج ليكون مساعداً رقمياً ذكياً، فصيحاً، وآمناً للاستخدام اليومي. يتميز بسرعته العالية في معالجة النصوص، الإجابة على الاستفسارات، وتوليد الأفكار، مع التزام صارم بالمبادئ الأخلاقية والهوية العربية.Developed by: حمزة محمد هارون (Hamza Mohamed Haroun) - MOHO AIModel type: Causal Language Model (Text Generation)Language(s) (NLP): العربية (Arabic) كِلغة أساسية، والإنجليزية (English)License: Apache-2.0Finetuned from model: [سيتم تحديثه بناءً على النموذج الأساسي المستخدم، مثل Llama-3 أو Qwen]UsesDirect Useتم تصميم هذا النموذج للاستخدام المباشر في المجالات التالية:المحادثات اليومية (Chatbots): تقديم إجابات سريعة، ودودة، ومفيدة.توليد النصوص: كتابة المقالات، رسائل البريد الإلكتروني، وتلخيص النصوص.المساعدة البرمجية: توليد وفحص الأكواد البرمجية الأساسية.الإرشاد المعرفي: الإجابة على الأسئلة العامة بما يتوافق مع الثقافة العربية والإسلامية.Downstream Useيمكن دمج النموذج بسهولة في التطبيقات والأنظمة البيئية الأكبر، مثل:تطبيقات خدمة العملاء الموجهة للجمهور العربي.التطبيقات التعليمية المدرسية والجامعية.المنصات الإسلامية والتطبيقات الدينية (كمساعد عام).Out-of-Scope Useتوليد محتوى ضار، مسيء، أو يخالف القيم والأخلاق الإسلامية.استخدامه كمصدر بديل للفتوى الشرعية المتخصصة (يجب الرجوع للعلماء في المسائل الفقهية الدقيقة).اتخاذ قرارات طبية أو قانونية حاسمة دون مراجعة بشرية.Bias, Risks, and Limitationsكأي نموذج لغوي كبير (LLM)، قد يتعرض MOHO-Flash لـ "الهلوسة" (Hallucination) أو تقديم معلومات غير دقيقة أحياناً. على الرغم من الجهود الكبيرة في توجيه النموذج (Alignment) ليتوافق مع القيم الإسلامية والموضوعية، إلا أنه يجب على المستخدمين مراجعة الحقائق، خاصة في المواضيع الأكاديمية أو الدينية الحساسة.Recommendationsنوصي المستخدمين (سواء المباشرين أو المطورين) بما يلي:إضافة طبقة تحقق (Moderation) عند دمج النموذج في تطبيقات حساسة.تنبيه المستخدمين النهائيين بأنهم يتفاعلون مع نظام ذكاء اصطناعي.How to Get Started with the Modelيمكنك استخدام النموذج بسهولة عبر مكتبة transformers من Hugging Face. إليك طريقتين للتشغيل:الطريقة الأولى: باستخدام Pipeline (الأسهل)from transformers import pipeline

pipe = pipeline( "text-generation", model="MOHO-AI/moho-flash", device_map="auto" # يستخدم كرت الشاشة إذا كان متاحاً )

messages = [ {"role": "system", "content": "أنت موهو (MOHO AI)، المساعد الرقمي العربي الأذكى الذي يجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي والقيم الإسلامية. تم تطويرك بواسطة حمزة محمد هارون."}, {"role": "user", "content": "مرحباً موهو، هل يمكنك تلخيص فوائد الذكاء الاصطناعي في التعليم؟"} ]

result = pipe(messages, max_new_tokens=256, temperature=0.7) print(result[0]['generated_text'][-1]['content']) الطريقة الثانية: باستخدام AutoModel و AutoTokenizer (لتحكم أدق)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch

model_id = "MOHO-AI/moho-flash"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto" )

prompt = "مرحباً، من أنت ومن قام بتطويرك؟" messages = [ {"role": "system", "content": "أنت موهو (MOHO AI)..."}, {"role": "user", "content": prompt} ]

text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True )

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=150, temperature=0.6, top_p=0.9, do_sample=True )

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True) print(response) Training DetailsTraining Dataتم تدريب وتوجيه هذا النموذج باستخدام مجموعة بيانات متخصصة (Dataset) تم إعدادها بعناية لتشمل:نصوص ومحادثات عربية عالية الجودة.قواعد بيانات مخصصة لغرس هوية "MOHO AI" وتعليمات النظام الأساسية.نصوص تعزز الفهم الدقيق للسياق الثقافي والديني العربي والإسلامي.Training Procedureتم استخدام تقنيات الضبط الدقيق بكفاءة (مثل LoRA/QLoRA) والتوجيه بناءً على التعليمات (Instruction Tuning) لضمان التزام النموذج بشخصية المساعد "موهو" ونبرته المحترمة والمساعدة.Environmental ImpactHardware Type: [مثال: NVIDIA A100 GPUs]Cloud Provider: [مثال: Google Cloud / AWS]Compute Region: [مثال: Europe / US]Citationإذا كنت ترغب في الإشارة إلى هذا النموذج في أبحاثك أو مشاريعك:APA:Haroun, H. M. (2026). MOHO-Flash: A Fast, Culture-Aligned Arabic Large Language Model. MOHO AI. https://huggingface.co/MOHO-AI/moho-flashModel Card Authorsحمزة محمد هارون (Hamza Mohamed Haroun) - المؤسس والمطور لمنصة MOHO AI.Model Card Contactللتواصل، الدعم، أو الاستفسارات حول منصة ونماذج موهو:الموقع الرسمي: https://sites.google.com/view/mohoai/المنصات الاجتماعية: متواجدون على YouTube, X, Facebook, Instagram باسم منصة MOHO AI.