/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 окт 2026

CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст

Компактная корейско-английская модель для классификации рабочих запросов индивидуальных предпринимателей и выбора структурированного действия для автоматизации.

226скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1 — компактная модель генерации текста от HWIHWA LAB для классификации рабочих запросов индивидуальных предпринимателей и выбора следующего действия. Она дообучена методом LoRA на Qwen/Qwen3.5-0.8B и предназначена для локального запуска через Ollama, LM Studio или Transformers с PEFT.

Модель использует схему JEV (Judgment-Evaluation-Verification): определяет область задачи, подходящего специализированного агента и набор внутренних правил, а затем выдаёт структурированное решение с одним из ключей NOW, NORMAL, PAYMENT_CHECK или REVIEW. В качестве сценариев указаны маркетинг, создание контента, поддержка клиентов и платёжные споры. Карточка заявляет корейский язык как основной; также отмечена поддержка английского.

Это ранняя экспериментальная версия, обученная на 30 отобранных сценариях. Она не предназначена для написания маркетинговых текстов или писем; нет опубликованных показателей точности, а запросы за пределами рабочих процессов индивидуального бизнеса могут классифицироваться непредсказуемо. Финансовые, юридические и критически важные решения требуют проверки человеком. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • Классификация запросов по маркетингу, контенту или поддержке клиентов
  • Маршрутизация задач к специализированному агенту
  • Выбор действия для обработки платёжного спора или запроса на возврат
  • Выявление срочных инцидентов и назначение приоритета
  • Локальная автоматизация рабочих процессов индивидуального бизнеса

Ограничения

Обучена на 30 сценариях и может ошибаться на ситуациях вне рабочих процессов индивидуального бизнеса; опубликованных показателей точности нет. Не предназначена для самостоятельного принятия финансовых, юридических или критически важных решений без проверки человеком.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🍫 CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1

Language: English Language: 한국어 Hugging Face GitHub License: Apache-2.0

Base Model Framework Format On-Device Persona

“CHOCO-BRAIN-0.8B: Solopreneur Decision Engine & JEV Judgment System
🌐 English Documentation | 🇰🇷 한국어 매뉴얼”

This repository contains CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1, an ultra-lightweight on-device decision intelligence model and operational control pipeline for solopreneur business automation. Powered by the JEV (Judgment-Evaluation-Verification) framework and fine-tuned on Qwen3.5-0.8B via LoRA, it acts as an executive prefrontal cortex—processing complex business situations and outputting deterministic, multi-agent actionable decisions in under 0.05 seconds locally.


🧠 Why a Brain, Not a Chatbot?

Most LLMs are language engines — they write, summarize, translate. CHOCO-BRAIN is a decision engine inspired by the human prefrontal cortex: the part of the brain that sets priorities, filters risk, and commits to action.

Feed it any solopreneur work request — marketing strategy, content production, customer support, payment dispute — and it answers five structured questions, then outputs a single operational action key. No hallucinated essays. No verbose explanations. Just a decision.


📦 Inside the Box

Detail
ModelCHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1
BaseQwen/Qwen3.5-0.8B
MethodLoRA Supervised Fine-Tuning (Rank 8, α 16)
PersonaChief Strategic Decision Officer for Solopreneurs
Data30 real-world solopreneur scenarios → 150 structured decision tasks
SplitsTrain 18 req (90) · Val 6 req (30) · Test 6 req (30)
FormatsGGUF (Q8_0) · Ollama ZIP · LM Studio compatible
LicenseApache 2.0

🔀 5-Axis Decision Pipeline

Every request passes through five deterministic axes — no free-form generation, no hallucination:

AxisQuestionCandidates
domainWhat kind of work is this?marketing · content · support · unknown
brainWhich specialist brain handles it?marketing_ai · content_ai · support_ai · none
knowledgeWhich internal rulebook to reference?marketing_docs · content_docs · support_docs · none
agentWho executes?strategy_writer · script_writer · reply_drafter · ask_user · human_review
next_stepWhat happens after?finish · content_handoff · ask_user · human_review

🚦 4 Action Keys

The final output is always one of four standardized keys — designed for multi-agent routing and automation:

KeyWhenExample
NOWCritical emergencyPayment token leak, server breach
NORMALRoutine executionStrategy draft, video script, FAQ reply
PAYMENT_CHECKFinancial audit neededWire transfer verification, refund request
REVIEWHuman CEO approval requiredLegal dispute, ambiguous context, contract signing

🚀 Get Running in 60 Seconds

Option 1: Ollama (Recommended)

# Download CHOCO-BRAIN.zip from this repository, then:
unzip CHOCO-BRAIN.zip
cd CHOCO-BRAIN
ollama create choco-brain -f Modelfile
ollama run choco-brain

Option 2: LM Studio

  1. Download CHOCO-BRAIN-0.8B.gguf from this repository.
  2. Place the file in your LM Studio models directory.
  3. Load the model and start chatting — responses come as structured JSON decisions.

Option 3: Python (transformers + peft)

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

base = "Qwen/Qwen3.5-0.8B"
adapter = "hwihwalab/CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter)
model.eval()

# Input a solopreneur business request → structured decision JSON

Output Schema

{
  "brain_name": "CHOCO-BRAIN",
  "request": "Plan a crowdfunding marketing strategy for my AI handbook. Don't write the sales copy.",
  "action_key": "NORMAL",
  "decisions": {
    "domain": "marketing",
    "brain": "marketing_ai",
    "knowledge": "marketing_docs",
    "agent": "strategy_writer",
    "next_step": "finish"
  }
}

⚠️ Honest Limits

  • Not a chatbot. CHOCO-BRAIN outputs structured decisions, not conversational text. It will not write your marketing copy or draft your emails.
  • Small data, focused scope. Trained on 30 curated scenarios. Edge cases outside solopreneur workflows may produce unexpected classifications.
  • Not production-critical. Do not use as an autonomous authority for financial, legal, or safety-critical decisions without human review.
  • Korean-primary. Optimized for Korean business contexts. English input works but is not the primary training language.
  • v0.1 — research release. This is an early exploration, not a production-grade system. Accuracy benchmarks and expanded training are planned for future versions.

📄 License

This project and model weights are licensed under the Apache 2.0 License — see the repository LICENSE file for full details.

Base model weights retain their original license (Qwen License).


📖 모델 개요

CHOCO-BRAIN-0.8B-v0.1은 1인 기업가를 위한 초경량 의사결정 AI 모델입니다. 수다스러운 챗봇이 아니라, 인간 전전두엽(뇌의 CEO)을 모사하여 업무 요청을 0.05초 만에 분석하고 표준 행동 키(NOW, NORMAL, PAYMENT_CHECK, REVIEW)를 판정합니다.

🚀 실행 방법

  • Ollama: CHOCO-BRAIN.zip 다운로드 → ollama create choco-brain -f Modelfile → ollama run choco-brain
  • LM Studio: CHOCO-BRAIN-0.8B.gguf 파일을 LM Studio 모델 폴더에 넣고 로드
  • Python: transformers + peft 라이브러리로 추론

📜 라이선스

Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다.


Built and maintained by HWIHWA LAB — Turning local AI into real business tools, one model at a time.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
299d00e

0 моделей