Update README.md

README.md

@@ -19,96 +19,42 @@ tags:
 <!-- markdownlint-disable html -->
 <!-- markdownlint-disable no-duplicate-header -->
 
-<div align="center">
-  <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 900 240" width="85%" style="border-radius: 18px; box-shadow: 0 12px 36px rgba(0,0,0,0.35);">
-    <defs>
-      <linearGradient id="bgGrad" x1="0%" y1="0%" x2="100%" y2="100%">
-        <stop offset="0%" stop-color="#0b0f19" />
-        <stop offset="50%" stop-color="#111827" />
-        <stop offset="100%" stop-color="#030712" />
-      </linearGradient>
-      <linearGradient id="accentGrad" x1="0%" y1="0%" x2="100%" y2="0%">
-        <stop offset="0%" stop-color="#38bdf8" />
-        <stop offset="50%" stop-color="#818cf8" />
-        <stop offset="100%" stop-color="#c084fc" />
-      </linearGradient>
-      <linearGradient id="glowGrad" x1="0%" y1="100%" x2="100%" y2="0%">
-        <stop offset="0%" stop-color="#3b82f6" stop-opacity="0.2" />
-        <stop offset="100%" stop-color="#8b5cf6" stop-opacity="0.0" />
-      </linearGradient>
-    </defs>
-    
-    <rect width="900" height="240" fill="url(#bgGrad)" rx="18" />
-    <rect width="900" height="240" fill="url(#glowGrad)" rx="18" />
-    
-    <!-- Сетка нейросети -->
-    <g opacity="0.12" stroke="#38bdf8" stroke-width="1.2">
-      <line x1="120" y1="40" x2="200" y2="100" />
-      <line x1="200" y1="100" x2="140" y2="180" />
-      <line x1="200" y1="100" x2="280" y2="80" />
-      <line x1="280" y1="80" x2="360" y2="150" />
-      <line x1="720" y1="50" x2="780" y2="120" />
-      <line x1="780" y1="120" x2="840" y2="70" />
-      <line x1="780" y1="120" x2="810" y2="190" />
-      <circle cx="120" cy="40" r="4" fill="#38bdf8" />
-      <circle cx="200" cy="100" r="5" fill="#818cf8" />
-      <circle cx="140" cy="180" r="4" fill="#38bdf8" />
-      <circle cx="280" cy="80" r="4" fill="#c084fc" />
-      <circle cx="780" cy="120" r="5" fill="#38bdf8" />
-    </g>
-
-    <!-- Заголовок -->
-    <text x="450" y="96" text-anchor="middle" font-family="-apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif" font-size="44" font-weight="800" fill="url(#accentGrad)" letter-spacing="1.5">
-      Ru-Small-Instruct
-    </text>
-    
-    <!-- Подзаголовок -->
-    <text x="450" y="142" text-anchor="middle" font-family="-apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif" font-size="18" font-weight="500" fill="#94a3b8" letter-spacing="3">
-      0.2B ZERO-FINGERPRINT SOVEREIGN LANGUAGE MODEL
-    </text>
-
-    <!-- Бейджики внутри баннера -->
-    <g transform="translate(290, 172)">
-      <rect x="0" y="0" width="90" height="28" rx="6" fill="#1e293b" stroke="#334155" stroke-width="1"/>
-      <text x="45" y="18" text-anchor="middle" font-family="sans-serif" font-size="12" font-weight="600" fill="#38bdf8">LLaMA 0.2B</text>
-
-      <rect x="104" y="0" width="105" height="28" rx="6" fill="#1e293b" stroke="#334155" stroke-width="1"/>
-      <text x="156.5" y="18" text-anchor="middle" font-family="sans-serif" font-size="12" font-weight="600" fill="#818cf8">Context 512</text>
-
-      <rect x="223" y="0" width="95" height="28" rx="6" fill="#1e293b" stroke="#334155" stroke-width="1"/>
-      <text x="270.5" y="18" text-anchor="middle" font-family="sans-serif" font-size="12" font-weight="600" fill="#34d399">Pure Russian</text>
-    </g>
-  </svg>
-</div>
-
-<hr>
-
-<div align="center" style="line-height: 1;">
+<div align="center" style="line-height: 1.6; margin-bottom: 12px;">
   <a href="https://long-time.ru" target="_blank" style="margin: 2px;">
-    <img alt="Homepage" src="https://img.shields.io/badge/🌐%20Website-long--time.ru-0284c7?color=0284c7&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
+    <img alt="Website" src="https://img.shields.io/badge/🌐%20Website-long--time.ru-0284c7?style=for-the-badge&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
   </a>
-  <a href="https://huggingface.co/models?search=Ru-Small-Instruct" target="_blank" style="margin: 2px;">
-    <img alt="Hugging Face" src="https://img.shields.io/badge/🤗%20Hugging%20Face-Ru--Small--Instruct-ffc107?color=ffc107&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
+  <a href="https://huggingface.co/longtimedevs/Ru-Small-Instruct" target="_blank" style="margin: 2px;">
+    <img alt="Hugging Face" src="https://img.shields.io/badge/🤗%20Hugging%20Face-Ru--Small--Instruct-ffc107?style=for-the-badge&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
   </a>
   <a href="LICENSE" style="margin: 2px;">
-    <img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-10b981?color=10b981&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
+    <img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-10b981?style=for-the-badge&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
   </a>
 </div>
 
+<div align="center" style="line-height: 1.4; margin-bottom: 20px;">
+  <img alt="Parameters" src="https://img.shields.io/badge/Backbone-0.2B%20(~165M)-818cf8?style=flat-square"/>
+  <img alt="Architecture" src="https://img.shields.io/badge/Arch-LLaMA%20GQA-38bdf8?style=flat-square"/>
+  <img alt="Context" src="https://img.shields.io/badge/Context-512%20Tokens-a855f7?style=flat-square"/>
+  <img alt="Language" src="https://img.shields.io/badge/Language-Russian%20(ru)-ef4444?style=flat-square"/>
+  <img alt="Status" src="https://img.shields.io/badge/Zero--Fingerprint-Sovereign%20Weights-emerald?style=flat-square"/>
+</div>
+
 <p align="center">
-  <a href="https://long-time.ru"><b>Project Home & Development Details</b> 🚀</a>
+  <a href="https://long-time.ru"><b>Project Homepage & Dev Blog</b> 🚀</a>
 </p>
 
+---
+
 ## Introduction
 
-**Ru-Small-Instruct** — компактная русскоязычная модель класса **SLM (Small Language Model)** с объемом параметров ~0.2B (~165M). Разработана с упором на суверенность весов (Zero-Fingerprint): модель обучена с нуля без заимствования базовых чекпоинтов у корпоративных моделей (Llama 3, Qwen, Mistral). 
+**Ru-Small-Instruct** — компактная русскоязычная языковая модель класса **SLM (Small Language Model)** с объемом параметров ~0.2B (~165M). Разработана с упором на суверенность весов (**Zero-Fingerprint**): модель обучена с нуля без заимствования базовых чекпоинтов у сторонних корпоративных сетей (Llama 3 от Meta, Qwen от Alibaba, Mistral).
 
 Модель предназначена для локального исполнения на маломощном оборудовании, CPU, мобильных чипах и в микросервисной архитектуре, где критичны нулевая задержка (Time-To-First-Token) и отсутствие лицензионных ограничений.
 
 **Архитектура и характеристики:**
-* **Архитектурный базис:** модифицированная авторегрессионная архитектура LLaMA (`LlamaForCausalLM`).
-* **Параметризация:** 16 слоев внимания, скрытый размер `hidden_size = 896`, промежуточный слой `intermediate_size = 2560`, 14 attention-голов (Grouped Query Attention с 2 KV-головами для экономии VRAM).
-* **Словарь и токенизация:** чистый BPE ByteLevel токенизатор на **28 672 токена**, обученный с нуля на репрезентативном русском корпусе.
+* **Архитектурный базис:** авторегрессионный декодер LLaMA (`LlamaForCausalLM`).
+* **Параметризация:** 16 слоев внимания, скрытый размер `hidden_size = 896`, промежуточный слой `intermediate_size = 2560`, 14 attention-голов (Grouped Query Attention с 2 KV-головами для снижения расхода памяти).
+* **Словарь и токенизация:** собственный BPE ByteLevel токенизатор на **28 672 токена**, обученный с нуля на репрезентативном русском корпусе.
 * **Потребление ресурсов:** полный вес модели в `bfloat16` составляет **~330 МБ**, потребление видеопамяти при инференсе — **< 500 МБ VRAM**.
 
 ## Architecture & Specifications
@@ -117,8 +63,8 @@ tags:
 
 | Спецификация | Значение | Описание |
 | :--- | :---: | :--- |
-| **Backbone Parameters** | ~165M – 200M | ~0.2B по каталогу Hugging Face |
-| **Hidden Dimension ($d_{model}$)** | 896 | Размер латентного пространства |
+| **Backbone Parameters** | ~165M – 200M | ~0.2B по классификации Hugging Face |
+| **Hidden Dimension ($d_{model}$)** | 896 | Размерность латентного пространства |
 | **Intermediate Dimension ($d_{ff}$)** | 2560 | Размерность слоев SwiGLU MLP |
 | **Layers** | 16 | Глубина трансформерных блоков |
 | **Attention Heads (Q / KV)** | 14 / 2 | Grouped-Query Attention (GQA) |
@@ -133,8 +79,8 @@ tags:
 
 ### 1. Pre-training (Фундаментальное чтение)
 Модель прошла фундаментальное обучение с нуля на сбалансированном русскоязычном корпусе:
-* **Энциклопедический блок:** срез русской Википедии (животные, естественные науки, география, история, космос).
-* **Связанная речь и аналитика:** очищенные новостные тексты открытого корпуса «Газета».
+* **Энциклопедический блок:** статьи русской Википедии (животные, естественные науки, география, история, космос).
+* **Связная речь и аналитика:** очищенные новостные тексты открытого корпуса «Газета».
 * **Упаковка данных:** потоковая конкатенация токенов (Data Packing) с удалением паразитных паддингов.
 
 ### 2. SFT & Alignment (Инструкционная доводка)