Learnia-Empathic-v2 est un Small Language Model (SLM) de 51,6 millions de paramètres, conçu intégralement from scratch. Il représente l'évolution directe de Learnia-Empathic-Tchat et constitue la version Instruct optimisée du modèle de base Learnia.
Ce modèle a été spécifiquement forgé pour capturer la nuance émotionnelle et répondre avec une sensibilité accrue tout en conservant la légèreté d'une architecture compacte.
🚀 Spécifications de l'Architecture
Type de modèle : SLM (Small Language Model)
Base : Learnia (Base Model)
Taille : 51,6M de paramètres
Méthode d'entraînement : From scratch (Architecture propriétaire)
Optimisation : Fine-tuned pour l'instruction et le dialogue empathique
📊 Dataset & Entraînement
Le modèle a bénéficié d'un entraînement intensif sur un corpus ultra-spécialisé :
Focus : Intelligence émotionnelle, compréhension du contexte relationnel et finesse de réponse.
Langue : Anglais (EN) 🇬🇧
L'objectif était de s'éloigner des réponses robotiques pour atteindre une "texture" de langage plus humaine et authentique, propre à la philosophie des créations de cette lignée.
✨ Points Forts
⚡ Ultra-Rapide : Grâce à ses 51,6M de paramètres, il est idéal pour une exécution locale ou sur des ressources limitées (comme le Nano f-1).
🤝 Empathie Native : Contrairement aux modèles généralistes, il est câblé pour la résonance émotionnelle.
📉 Efficience : Une densité de connaissances élevée par rapport à son empreinte mémoire.
🛠️ Cas d'Usage
Assistants de bien-être : Support moral et écoute active.
Jeux de rôle (RP) : PNJs capables de réagir aux sentiments des joueurs.
Interface de médiation : Soft-skills et communication non-violente.
⚠️ Notes de développement
Le modèle privilégie l'originalité du langage et la pertinence émotionnelle. Il s'inscrit dans une démarche de création de syntaxes uniques, évitant le lissage excessif des modèles industriels classiques.
Statut du projet : Stable / Version Instruct 2.0 🟢
