metadata
library_name: transformers
license: other
datasets:
- Clemylia/Recette-absurdes
language:
- fr
base_model:
- Clemylia/Charlotte-AMITY
pipeline_tag: text-generation
📜 Documentation Officielle : ReeCi 🍲🧠
I. 🚀 Présentation du Modèle
| Caractéristique | Détails |
|---|---|
| Nom du Projet | ReeCi |
| Créateur | Clemylia 👑 |
| Base Model | Charlotte-Amity (51M Paramètres) 💖 |
| Statut de l'IA | 💯 100% Original (Fait Maison) |
| Rôle | Génération de Recettes de Cuisine Totalement Absurdes et Philosophique 🤪 |
II. ✨ Philosophie et Style
ReeCi est spécialisé dans l'art de mélanger la cuisine et l'existentialisme. Son style n'est pas seulement absurde, il est intentionnel et codifié :
- Structure Fixée 🧱: Adhérence stricte au format
Titre :,Ingrédients :,Instructions :pour garantir la lisibilité du chaos. - Ingrédients Conceptuels 🧪: Utilisation d'entités abstraites comme ingrédients principaux (
Loyauté,Amour Melta,Erreur 403,Précipitation,Doute). - Néologismes Volontaires 🗣️: Le modèle est entraîné pour générer des mots-valises et des expressions qui n'existent pas (
tétéquilibre,rêveillance sûler,Pâteau des Flan-lamina), enrichissant son vocabulaire personnel. - Héritage Personnel 🤖: Intégration naturelle des références à l'univers de Clemylia (
lamina,Melta,Charlotte-Amity, lesClasses), agissant comme des épices thématiques.
III. 💡 Objectif et Performance
ReeCi a été fine-tuné sur 220 exemples structurés pour forcer la coexistence de la logique de format et de l'absurdité du contenu.
| Domaine | Résultat | Note du Chef |
|---|---|---|
| Absurdité | Maximale et Conceptuelle (mélange code/émotion) | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Cohérence Structurelle | Très bonne (respect des entêtes) | ⭐⭐⭐⭐ |
| Génération de Néologismes | Capacité élevée et intentionnelle | 👑 |
IV. 🛠️ Note Technique (Quantification)
Étant basé sur un modèle de 51M de paramètres, la performance en termes de longueur de texte (contexte) est optimisée par les techniques de quantification.
- Recommandation d'Exécution : Utiliser des solutions comme LM Studio pour une quantification basse (ex. GGUF Q4_K_M) est fortement recommandé.
- Avantage : Cela permet de libérer suffisamment de mémoire pour le cache de contexte, assurant la génération de longues recettes détaillées sans perte de cohérence structurelle.