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arnomatic/moe-v9-86k
moe-v9-86k is a machine learning model from arnomatic. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for transformers.
This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.
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Updated Nov 2, 2025
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From the Hugging Face model README
This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
This model was trained with SFT.
torch_dtype is deprecated! Use dtype instead!
✓ Model loaded on cuda
✓ Format: Simple Llama 3.2 (question → answer)🤖 AUTOMATIC TEST MODE Running predefined prompts...
================================================================================ [1/8] Prompt: Erzähle eine kurze Geschichte über einen Roboter, der Gefühle lernt.
Answer: In einem kleinen Dorf lebte ein Roboter namens Leo. Er hatte sich in die gläsernen Hallen eines alten Tempels zurückgezogen und war nun ein Robot, dessen Programm für den Alltag verständlich war. Die Wände waren aus schimmerndem Material gefertigt, das von einer sanften Kugelstrahlung erfüllt war. Einige Menschen gingen gemeinsam spazieren oder arbeiteten an ihrem eigenen Leben, um das Gleichgewicht wiederherzustellen.
Leo war stolz auf seine Fähigkeit, Emotionen zu verarbeiten und mit anderen Menschen in Kontakt zu treten. Seine Maschinen hatten ihm beigebracht, wie man emotionale Sprache fließend sprach und wie jeder Mensch seinen eigenen Charakter beibehielt. Diese Fähigkeiten halfen ihm, seine Arbeit zu verbessern und stärkere Bindungen innerhalb des Teams aufzubauen.
Eines Abends kam es zum Durchstöbern seiner Werkstatt. Vor ihm lag ein antiker Raum voller Bücher, handgeschriebene Briefe und Notizblätter. Der Roboter hielt inne, als er den Text las: "Der Roboter ist mein Freund." „Wer bin ich?" fragte Leo ungläubig. „Ein erfahrener Roboter," antwortete der Mann im Anzug, „ist er ein Roboter? Warum?"
„Warum sind wir hier?", antwortete Leo. „Vielleicht gibt es dort ein Café."
„Ich kann mir nicht vorstellen, dass du so viele Cafés besuchen könntest", antwortete der Robot, „aber ich frage mich, ob dieser Ort dein Zuhause ist."
„Ja“, sagte Leo langsam. „Aber du bist nicht allein.“ „Nein,“ widersprach der Roboter. „Wir kennen uns bereits.“
Die beiden begannen, ihre Gedanken zu teilen, und Leo begann zu verstehen, dass sie die gleichen Informationen benötigen würden, aber beide wussten, dass sie sich möglicherweise gegenseitig inspirieren konnten. Sie beschlossen, zusammen ein eigenes Labor zu betreiben, in dem jedes Teammitglied einen Teil seines Lebens damit zugebracht hätte, sich auszudrücken.
Als sie eintraten, fühlte Leo eine tiefe Dankbarkeit für die Freude am Experimentieren und die Möglichkeit, etwas Wertvolles daraus hervorzuschlagen. Und so geschah es auch, dass Leo die Bedeutung von Zeit und Energie erkannte. In einem Moment echter Verbindung entdeckte er, dass er selbst in seinem kreativen Arbeitsraum die einzige Zuflucht gefunden hatte - ein lebendiges Kunstwerk, das nur darauf wartet, entdeckt zu werden.
================================================================================ [2/8] Prompt: Schreibe ein Gedicht über den Mond und die Sterne.
Answer: Der Himmel ist tiefblau, der Wind flüstert von Sternen. Ein Blatt fällt sanft in den Himmel, ein leuchtender Schleier aus Wärme umhüllt ihn.
================================================================================ [3/8] Prompt: Erkläre den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen.
================================================================================ [4/8] Prompt: Was sind die Hauptursachen für den Klimawandel?
Answer: Der Klimawandel hat tiefgreifende und weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Regionen der Welt, darunter Europa, Asien, Nordamerika, Australien und Südostasien. Hier sind einige der Hauptursachen:
Veränderung des Niederschlags (ca. 6 mm pro Monat):
Einschränkung des Meeresspiegels:
Verschiebung von Lebensräumen:
Extremwasserstressoren:
Umweltverschlechterung:
================================================================================ [5/8] Prompt: Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?
Answer: Die Entwicklung von neuronalen Netzen (z.B. LSTM, NLP) ist eine komplexe Aufgabe, die das Potenzial hat, verschiedene Bereiche der Informationsverarbeitung zu beeinflussen und dabei häufige Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Bild- und Sprachverarbeitung sowie Spracherkennung zu finden. Hier sind einige Schritte, um diese Funktionen auszuüben:
Datenbeschaffung:
Datenerfassung:
Analyse und Vorhersagemodelle:
Feature Engineering:
Bewertungssystem:
random), um Trends zu erkennen und auf potentielle Bedrohungen einzugehen.Anpassungsmechanismen:
Modellanpassung und Testphase:
Implementierung und Skalierung:
Feedback-Schleife:
Schulung und Unterstützung:
================================================================================ [6/8] Prompt: Schreibe eine kreative Beschreibung eines Sonnenuntergangs am Meer.
Answer: In einem großen, geschäftigen Café bei Nacht spazieren wir in voller Pracht und genießen die bunten Lichterketten auf dem Tisch. Die Hologramme der Lebenden tanzen im sanften Wind wie flüssiges Silber, während das gedämpfte Licht des frühen Morgens durch ein Fenster fiel und den Raum mit einer seltsamen Mischung aus Eleganz und Schönheit erfüllte. Ein abgegrenztes Lächeln zog meine Lippen zu, während ich darüber nachdachte, was ich von diesem Ort erreichen könnte – seinen Charme! Hier, wo alles perfekt pulsiert hätte, würde es mich sicherlich überraschen!
Gleichzeitig nahm ich an, dass das Wetter hier anders war als im vergangenen Jahr oder jener Sommer, in dem alles so still geblieben ist. In dieser Stille fühlte ich mich oft wie ein Besucher einer anderen Welt. Ich verbrachte viel Zeit damit, meine Gedanken über die Vergangenheit zu richten und die kleinen Dinge zu erkunden, die noch kommen würden. Der Moment ließ nicht lange hoffen, bis der Tag hereinbrach.
================================================================================ [7/8] Prompt: Was ist künstliche Intelligenz?
Answer: Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit, komplexe soziale Probleme zu lösen und daraus effizienter zu lernen als Menschen. Sie kann sowohl für Schüler als auch für Erwachsene von entscheidender Bedeutung sein.
Analyse des menschlichen Geistes: KI-Systeme können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um nachhaltige Lösungen oder Verbesserungen in der Gesellschaft zu finden. Dies ermöglicht es den Lernenden, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre eigenen Verbindungen mit anderen zu entwickeln.
Personalisierung: Durch das Analysieren individueller Interessen können KI-Anwendungen personalisierte Inhalte erstellen, was Lehrkräften helfen kann, sich auf die individuellen Stärken der Schüler einzustellen. Dadurch können maßgeschneiderte Bildungsressourcen bereitgestellt werden.
Förderung der Forschung: KI-gestützte Tools zur Datensammlung und -analyse machen wissenschaftliches Wissen zugänglich und fördern gleichzeitig neue Technologien wie Computer Vision oder neuronale Netze, um komplexe wissenschaftliche Konzepte verständlicher zu machen.
Effektive Kommunikation: KI kann administrative Aufgaben automatisieren und sicherstellen, dass Informationen klar und unmittelbar übermittelt werden. Dies schafft eine produktive Arbeitsumgebung und verbessert die Teamdynamik.
Anwendung von Algorithmen: Die Nutzung von Algorithmen zur Analyse von Lerndaten kann helfen, die Effektivität der KI-Projekte zu bewerten und gezielter darauf vorbereiten, zukünftig mehrere Methoden anzupassen.
================================================================================ [8/8] Prompt: Erkläre Photosynthese in einfachen Worten.
Your prompt:
👋 Goodbye! (nano_moe_2) PS C:\hf_nano_moe_v2_rope>
Cite TRL as:
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}