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license: mit
language:
- en
pipeline_tag: text-generation
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# 🚀 Aricate-Base (V4) : Le Modèle Prêt pour l'Ajustement
Félicitations \! Vous êtes sur le point d'utiliser **Aricate-Base**, le socle de l'architecture **Aricate V4**. Ce modèle a été conçu pour fournir une base linguistique solide, prête à être ajustée (*Fine-Tunée*) sur **votre tâche spécifique** (Q/A, classification, résumé, etc.).
| Caractéristique | Valeur |
| :--- | :--- |
| **Architecture** | GRU + Attention Additive (Aricate V4) |
| **But du Pré-entraînement** | Prédiction du Mot Suivant |
| **Usage Principal** | **Fine-Tuning** (Ajustement) |
### Pourquoi choisir Aricate-Base ?
Aricate-Base résout l'instabilité de la génération souvent rencontrée par les modèles de petite taille :
* **Cohérence Garanti (Adieu les charabia) :** Aricate-Base garantit une **cohérence grammaticale et orthographique impeccable**. Le modèle sait *comment* former des phrases correctes.
* **Rapidité de l'Ajustement :** Vous n'aurez besoin que de **quelques époques de Fine-Tuning** sur votre propre jeu de données pour spécialiser le modèle. Cela réduit considérablement les coûts et le temps d'entraînement.
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## ⚠️ Spécificité Linguistique : Dominance de l'Anglais
Il est impératif de noter que, bien que le corpus d'entraînement initial ait inclus du français, la nature du *split* et du *dataset* (Wikitext-2) a conduit à une **forte dominance des schémas et du vocabulaire anglais** dans les poids du modèle pré-entraîné.
| Scénario | Conséquence pour Aricate-Base | Effort de Fine-Tuning |
| :--- | :--- | :--- |
| **Modèle Final en Anglais** | Idéal. Le modèle a déjà une excellente base anglaise. | **Minimal.** Concentration sur la tâche (Q/A, etc.). |
| **Modèle Final en Français** | Le modèle aura tendance à **utiliser des structures syntaxiques anglaises** et à produire des *mots/concepts anglais* s'il n'est pas certain (ex: 'antimony' vu dans les tests). | **Élevé.** Nécessite un *Fine-Tuning* sur une large et dense *dataset* en français. |
### L'Option "Aricate from Scratch" (Expert) 💡
Si vous exigez un contrôle total sur le langage et souhaitez éliminer tout biais linguistique dès la base, nous recommandons de réaliser un **Aricate from Scratch**.
* **Avantages :** Contrôle total du vocabulaire, de la sémantique et de la langue principale.
* **Inconvénients :** Nécessite une connaissance approfondie de l'architecture et une préparation de *dataset* massivement en français. Cet effort est **plus exigeant en temps et en ressources** que le Fine-Tuning de cette base.
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## 🛠️ Instructions pour le Fine-Tuning
La puissance d'Aricate-Base réside dans sa capacité à apprendre rapidement de nouvelles tâches.
### 1\. Prérequis et Dépendances
```bash
pip install torch huggingface-hub safetensors datasets
```
### 2\. Chargement du Modèle et du Tokenizer
Vous aurez besoin des classes `AricateModel` et `WordTokenizer` (fournies par l'auteur) pour charger correctement le modèle.
```python
voir l'exemple de code dans le readme du modèle Lam-2
```
### 3\. Préparation de la Dataset Ciblée
Votre jeu de données doit être formaté pour la **Prédiction du Mot Suivant**, en incluant les tokens spéciaux (`<sep>`, `<eos>`).
**Exemple pour une tâche Question/Réponse (Q/A) :**
Chaque paire doit être transformée en une séquence unique :
$$`Question\ W_1\ W_2\ ...\ <sep>\ Réponse\ A_1\ A_2\ ...\ <eos>`$$
### 4\. Paramètres de Fine-Tuning Recommandés ⚙️
| Paramètre | Recommandation | Justification |
| :--- | :--- | :--- |
| **Taux d'Apprentissage (LR)** | **$10^{-4}$ à $10^{-5}$** (Très faible) | Empêche l'écrasement des connaissances linguistiques pré-acquises. |
| **Nombre d'Époques** | **5 à 20** | Suffisant pour spécialiser le modèle sans sur-apprentissage (overfitting). |
| **Batch Size** | **32 à 128** | Dépendant du GPU. Plus petit pour économiser la VRAM. |
| **Optimiseur** | Adam ou AdamW | Fonctionne bien avec les architectures RNN modernes. |
Ce modèle est prêt à devenir l'outil spécialisé dont vous avez besoin. Bon *Fine-Tuning* \! 🚀
**Aricate-base est a L'architecture Aricate se que le gpt2 original de transformers est a transformers**
**Fichier quantifier de Aricate-base** : aricate_quantized.arica (présent juste à côté des poids de Aricate-base dans son dépôt) |