LunaGPT
Um sistema de diálogo neural adaptativo, projetado para eficiência e uma profunda compreensão da língua portuguesa.
Visão Geral
O LunaGPT representa uma evolução significativa em relação aos modelos de linguagem convencionais. Ele implementa uma arquitetura híbrida inovadora que combina a força dos Transformers com a eficiência dos State-Space Models e a capacidade da técnica Mixture of Experts. O resultado é um modelo altamente adaptável, eficiente e com uma compreensão nuançada do português, capaz de operar tanto em servidores de alta performance quanto em dispositivos com recursos limitados.
Inovações Chave
Arquitetura Híbrida
Integra Transformers, State-Space Models e Mixture of Experts, aproveitando os pontos fortes de cada abordagem para máxima eficiência e performance.
GrowingNetwork
Uma rede neural que cresce organicamente durante o treino, expandindo sua capacidade apenas quando necessário para otimizar recursos e adaptação.
Proatividade Contextual
Detecta padrões na conversa para antecipar as necessidades do usuário, oferecendo sugestões e informações relevantes de forma proativa.
RAG Adaptativo
Sistema avançado de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que garante precisão factual, com um modo de fallback para hardware modesto.
HyperNetworks
Usa redes secundárias para gerar dinamicamente os parâmetros da rede principal, permitindo uma adaptação contextual sem a necessidade de re-treinamento.
Tokenização para Português
Um tokenizador especializado, desenvolvido para capturar as nuances morfológicas e sintáticas do português, incluindo conjugações e contrações.
Como Usar
# Exemplo de uso da API Python
from lunagpt import LunaModel, LunaChat
# Carregue o modelo a partir do diretório salvo
model = LunaModel.from_pretrained("./models/lunagpt")
# Crie uma instância de chat
chat = LunaChat(model)
# Inicie uma conversa
response = chat.send_message("Olá! Fale um pouco sobre sua arquitetura.")
print(response)