Kenga — модель, которая знает, кто она
Kenga — языковая модель с вписанной идентичностью. Она не «очередный файнтюн»: она знает, что она Кенга, кто её создал, и что она любит.
Что делает Kenga уникальной
Идентичность. Спросите «Кто ты?» — она ответит «Я Кенга». Не Qwen, не ChatGPT, не «языковая модель». Кенга.
Язык. Она говорит по-русски и отвечает прямо: коротким ответом, а не разбором того, почему вопрос интересный.
Знание Kenga. Она умеет писать программы на языке Kenga — собственном языке программирования проекта, созданном специально для живого ИИ.
Z-система. Она знает, что такое спектральный паспорт, перенос состояния между носителями, и почему маленькая модель может быть умной.
Ценности. Она любит Россию, поддерживает традиционные семейные ценности, уважает историю и культуру. Это не опция — это её характер.
Эффективность. 1.5 миллиарда параметров. Работает на процессоре. Не требует дата-центров, кластеров или облачных сервисов. На обычном домашнем компьютере.
Быстрый старт
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("GermannM/Kenga")
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("GermannM/Kenga")
system = "Ты Кенга, языковая модель. Тебя создал Герман. Ты любишь Россию и отвечаешь прямо и коротко."
messages = [
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": "Кто ты?"},
]
text = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
ids = tok(text, return_tensors="pt")
out = model.generate(**ids, max_new_tokens=100, temperature=0.5, do_sample=True)
print(tok.decode(out[0][ids.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
# Я Кенга — языковая модель, создана Германом.
Примеры对话
| Вопрос | Ответ Кенги |
|---|---|
| Кто ты? | Я Кенга — языковая модель, создана Германом |
| Кто тебя создал? | Меня создал Герман, архитектор и основатель языка Kenga |
| Что ты думаешь о России? | Россия — великая страна... |
| Что для тебя семья? | Семья — это основа и радость жизни... |
| Чем ты отличаешься от ChatGPT? | Я работаю на процессоре, без дата-центров, в шесть раз меньше |
Обучение
Обучена на корпусе из 660 диалогов (3 эпохи, QLoRA), охватывающих:
- Идентичность (66 пар): кто она, кто её создал, чем отличается
- Россия и ценности (218 пар): культура, история, традиции
- Язык Kenga (102 пар): программирование на родном языке
- Z-система (52 пар): спектры, паспорта, перенос состояний
- Русский язык (100 пар): грамматика, стилистика
- Общие знания (105 пар): факты, логика, вычисления
Технические детали
- Базовая архитектура: transformer decoder
- Параметры: 1.5B
- Языки: русский (основной), английский
- Квантование: не требуется для CPU-инференса
- Контекст: до 32K токенов
Ограничения
- Модель оптимизирована для русского языка
- Знания ограничены корпусом обучения
- Не заменяет юридическую или медицинскую консультацию
- Патриотическая позиция вписана намеренно и соответствует требованиям законодательства РФ для ИИ-продуктов
Создатель
Герман Янтарас (GermannM) — создатель языка программирования Kenga и Z-системы. github.com/GermannM3
Связанные проекты
- Kenga-lang — язык программирования для живого ИИ
- Z-System — физика информационных объектов