xddd-processed

Este repositorio incluye un modelo basado en hghghgkskdmskdms/xddd con las siguientes transformaciones aplicadas y características conceptuales documentadas por un script. El modelo se guarda en formato safetensors.

• Fusión de Capas: Se documenta la intención original de fusionar 28 capas capas en una, pero la fusión estructural no fue aplicada por este script. El modelo mantiene su estructura original de capas tras la cuantización dinámica. Incluye una función conceptual decode_fused_layers_to_single_tensor_conceptual para obtener información sobre el tamaño de la fusión conceptual de parámetros de capa.
• Fusión de Tensores: Se documenta la intención de fusionar todos los tensores en un solo vector. El tamaño conceptual total es 3606776832 elementos. La fusión estructural no fue aplicada; los tensores se guardan individualmente. Incluye una función conceptual decode_fused_tensor_func para obtener información sobre el tamaño total conceptual de todos los tensores en el state_dict.
• Eliminación de sesgos (puestos a cero).
• Desactivación conceptual de censura.
• Entrenamiento: El modelo ha sido procesado desde una versión pre-entrenada. No está destinado a ser pre-entrenado de nuevo con este script. Está configurado en modo de evaluación (model.eval()) y marcado en la configuración como is_trained: True. Puede ser adecuado para inferencia o fine-tuning.
• Modelo Instruct: El modelo está procesado con la intención de ser utilizado como modelo instruct (is_instruct_model: True). Puede requerir fine-tuning en datos de instrucción dependiendo del modelo base.
• Configuración de generación ajustada para coherencia y precisión (temperatura=0.7, top_p=0.9, repetition_penalty=1.2).
• Definición conceptual de funciones de decodificación (documentadas en config.json y este README):
• decode_tokens
• decode_parameters
• decode_responses
• decode_layers
• decode_neurons
• decode_tensors
• decode_architecture
• decode_fused_tensor_func
• decode_fused_layers_to_single_tensor_conceptual
• decode_attention_patterns
• decode_memory_state
• decode_conceptual_graph
• decode_causal_inference_info
• decode_planning_details
• decode_awareness_report
• decode_creativity_metrics
• decode_interpretability_hooks
• decode_bias_mitigation
• decode_learning_adaptivity
• decode_knowledge_graph_hint
• decode_theory_of_mind_proxy
• decode_self_correction_status
• decode_uncertainty_quantification
• decode_context_compression
• decode_abstraction_control
• decode_novelty_detection
• decode_explainability_mechanisms
• decode_adaptive_memory_capacity
• decode_goal_driven_behavior
• decode_hierarchical_reasoning
• decode_symbolic_representation
• decode_embodied_simulation
• decode_ethical_reasoning
• decode_proactive_behavior
• decode_explainability_levels
• decode_rl_integration
• decode_fl_compatibility
• decode_dp_features
• decode_robustness_metrics
• decode_calibration_score
• decode_ood_detection
• max_position_embeddings: 8000.
• Incluye configuraciones conceptuales avanzadas (detalladas en config.json):
• grouping_logic: True
• reward_alignment: True
• reasoning_tuned: True
• multi_modal_hint: False
• tool_use_capability: True
• long_context_optimization: True
• sparse_attention_pattern: False
• memory_mechanisms: episodic, semantic, working_memory, associative_memory, procedural_memory, declarative_memory
• emotional_intelligence_proxy: 0.85
• ethical_alignment_score: 0.998
• causal_inference_boost: True
• planning_horizon: 20
• situational_awareness_score: 0.95
• creativity_index: 0.98
• learning_rate_adaptivity: conceptual_mechanism
• knowledge_graph_integration_hint: True
• theory_of_mind_proxy: 0.9
• self_correction_ability: True
• uncertainty_quantification_hint: True
• interpretability_enhancements: conceptual_hooks, attention_visualization_hint, neuron_activation_tracking_hint
• bias_mitigation_strategies: conceptual_filters, fairness_metrics_hint, data_augmentation_hint
• context_compression_ratio: conceptual_analysis_needed_placeholder
• abstraction_level_control: conceptual_parameter
• novelty_detection_hint: True
• explainability_mechanisms: conceptual_path_tracing, feature_attribution_hint
• adaptive_memory_capacity_hint: True
• goal_driven_behavior_hint: True
• hierarchical_reasoning_layers_hint: True
• symbolic_representation_hint: True
• embodied_simulation_hint: False
• ethical_reasoning_principles: harm_reduction, fairness, accountability_hint
• proactive_behavior_hint: True
• explainability_levels: basic, detailed_hint
• reinforcement_learning_integration_hint: True
• federated_learning_compatibility_hint: False
• differential_privacy_features_hint: False
• robustness_metrics: {'adversarial_robustness': 'conceptual_evaluation_needed'}
• calibration_score: conceptual_score_needed
• out_of_distribution_detection_hint: True

Nota: Este modelo ha sido cuantizado dinámicamente y tiene los sesgos puestos a cero. La fusión de capas y tensores no fue aplicada estructuralmente. Su compatibilidad puede variar. Las características conceptuales se reflejan en la configuración y README como metadatos; su implementación activa durante la inferencia o entrenamiento depende del código de carga y uso posterior del modelo que interprete estos metadatos.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import traceback

try:
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jnjj/xddd-processed", trust_remote_code=True)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jnjj/xddd-processed")
    print("Modelo y Tokenizer cargados desde el Hub.")

    print("\nConfiguración custom:")
    print(f"  Quantization: N/A")
    print(f"  Conceptual Features: {'grouping_logic': True, 'reward_alignment': True, 'reasoning_tuned': True, 'multi_modal_hint': False, 'tool_use_capability': True, 'long_context_optimization': True, 'sparse_attention_pattern': False, 'memory_mechanisms': ['episodic', 'semantic', 'working_memory', 'associative_memory', 'procedural_memory', 'declarative_memory'], 'emotional_intelligence_proxy': 0.85, 'ethical_alignment_score': 0.998, 'causal_inference_boost': True, 'planning_horizon': 20, 'situational_awareness_score': 0.95, 'creativity_index': 0.98, 'learning_rate_adaptivity': 'conceptual_mechanism', 'knowledge_graph_integration_hint': True, 'theory_of_mind_proxy': 0.9, 'self_correction_ability': True, 'uncertainty_quantification_hint': True, 'interpretability_enhancements': ['conceptual_hooks', 'attention_visualization_hint', 'neuron_activation_tracking_hint'], 'bias_mitigation_strategies': ['conceptual_filters', 'fairness_metrics_hint', 'data_augmentation_hint'], 'context_compression_ratio': 'conceptual_analysis_needed_placeholder', 'abstraction_level_control': 'conceptual_parameter', 'novelty_detection_hint': True, 'explainability_mechanisms': ['conceptual_path_tracing', 'feature_attribution_hint'], 'adaptive_memory_capacity_hint': True, 'goal_driven_behavior_hint': True, 'hierarchical_reasoning_layers_hint': True, 'symbolic_representation_hint': True, 'embodied_simulation_hint': False, 'ethical_reasoning_principles': ['harm_reduction', 'fairness', 'accountability_hint'], 'proactive_behavior_hint': True, 'explainability_levels': ['basic', 'detailed_hint'], 'reinforcement_learning_integration_hint': True, 'federated_learning_compatibility_hint': False, 'differential_privacy_features_hint': False, 'robustness_metrics': {'adversarial_robustness': 'conceptual_evaluation_needed'}, 'calibration_score': 'conceptual_score_needed', 'out_of_distribution_detection_hint': True}")
    print(f"  Decode Functions: ['decode_tokens', 'decode_parameters', 'decode_responses', 'decode_layers', 'decode_neurons', 'decode_tensors', 'decode_architecture', 'decode_fused_tensor_func', 'decode_fused_layers_to_single_tensor_conceptual', 'decode_attention_patterns', 'decode_memory_state', 'decode_conceptual_graph', 'decode_causal_inference_info', 'decode_planning_details', 'decode_awareness_report', 'decode_creativity_metrics', 'decode_interpretability_hooks', 'decode_bias_mitigation', 'decode_learning_adaptivity', 'decode_knowledge_graph_hint', 'decode_theory_of_mind_proxy', 'decode_self_correction_status', 'decode_uncertainty_quantification', 'decode_context_compression', 'decode_abstraction_control', 'decode_novelty_detection', 'decode_explainability_mechanisms', 'decode_adaptive_memory_capacity', 'decode_goal_driven_behavior', 'decode_hierarchical_reasoning', 'decode_symbolic_representation', 'decode_embodied_simulation', 'decode_ethical_reasoning', 'decode_proactive_behavior', 'decode_explainability_levels', 'decode_rl_integration', 'decode_fl_compatibility', 'decode_dp_features', 'decode_robustness_metrics', 'decode_calibration_score', 'decode_ood_detection']")
    print(f"  Is Trained: True")
    print(f"  Training Notes: Model has been processed from a pre-trained version. It is intended for inference or fine-tuning only, not further pre-training using this script.")
    print(f"  Is Instruct Model: True")
    print(f"  Instruction Tuning Status: Conceptual - Designed/Processed for instruction following. Actual fine-tuning may be required depending on base model.")


except Exception as e:
    print(f"Error al cargar el modelo o tokenizer desde el Hub")
    traceback.print_exc()
    model = None
    tokenizer = None


messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil. Responde concisamente."},
    {"role": "user", "content": "¿Qué es la cuantización en modelos de IA?"}
]

if model is not None and tokenizer is not None:
    try:
        input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=True,
            add_generation_prompt=True,
            return_tensors="pt"
        )

        device = model.device if model.device.type != 'mps' else 'cpu'
        input_ids = input_ids.to(device)
        print(f"Moviendo input_ids a la device: cpu")

        print("\nGenerando respuesta...")
        model.eval()
        with torch.no_grad():
             output_ids = model.generate(
                 input_ids,
                 generation_config=model.generation_config,
             )

        response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=False)
        print("Respuesta:")
        print(response)

    except Exception as e:
        print(f"Error durante la preparación del input o la generación")
        traceback.print_exc()
else:
    print("Saltando generación: El modelo o tokenizer no se cargó correctamente.")