Gheya-Nacid est un Small Language Model (SLM) de fondation, conçu pour l'apprentissage linguistique généraliste du français. Développé par Clemylia (LLm-Clem), ce modèle est un pilier pour la création de SLM affinés dans l'écosystème LES-IA-ETOILES.

Attribut	Valeur	Rôle dans la Conception
Créatrice	Clemylia (LLm-Clem)	Développeuse spécialisée en SLM from scratch.
Taille	(153M)	Modèle Gheya
Statut	Pré-entraîné (Base Model)	Modèle d'acquisition linguistique de base non conventionnelle destiné à être Fine-Tuné.

📚 Base d'Entraînement : La Dataset Nacid

La caractéristique la plus distinctive de Gheya-Nacid est son corpus de pré-entraînement :

Corpus Principal : La Dataset Nacid.
Nature du Corpus : Dataset française à sujet généraliste, créée par Clemylia.
Objectif Linguistique : Gheya-Nacid est entraîné pour acquérir la compréhension de base de la langue, et de la synthaxe.
Rôle Écosystème : Ce modèle sert de base linguistique solide pour l'affinage (Fine-Tuning) vers des tâches spécifiques (comme l'éthique, la poésie, ou le coding), sans être limité par une spécialisation initiale.

🎯 Utilisation Recommandée

Point de Départ (Checkpoint) : Gheya-Nacid est la base idéale pour tout développeur souhaitant créer un SLM français spécialisé (par exemple, pour concurrencer Charlotte-Amity ou Maya-152m-Flowers sur un nouveau thème).
Test de Robustesse : Le modèle peut être utilisé pour tester l'efficacité de nouvelles techniques de Fine-Tuning ou d'alignement sur un modèle généraliste.

Remarque : En tant que modèle pré-entraîné généraliste, Gheya-Nacid peut être sujet à des hallucinations factuelles lorsqu'il est interrogé en dehors de son domaine linguistique, car il n'a pas été affiné pour la véracité.

Clemylia/Gheya-Nacid-ONNX

Gheya-Nacid (ONNX)

Usage with Transformers.js

📖 Documentation Technique : Gheya-Nacid

🌟 Aperçu du Modèle

📚 Base d'Entraînement : La Dataset Nacid

🎯 Utilisation Recommandée

Clemylia/
Gheya-Nacid-ONNX