legml-v1.0-8b-instruct

legml-v1.0-instruct — L’Excellence Française de l’Instruction-Tuning

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L’IA pure qui forme l’IA : un corpus 100 % francophone sélectionné et contrôlé
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1 • Présentation

legmlai/legml-v1.0-instruct est la déclinaison instruction-tuned de legml-v1.0-base (Qwen-3 · 8 B).
Elle a été affinée sur Open-Hermes-FR, un corpus de 799 875 paires instruction/réponse exclusivement en français, issu de la traduction puis distillation d’OpenHermes original :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

Projet conçu et maintenu par Mohamad Alhajar.

🙏 Merci à Nebius pour le sponsoring GPU : 24 × H100 80 Go qui ont permis cet entraînement.

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2 • Spécifications

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3 • À propos d’Open-Hermes-FR

• Origine : traduction GPT-4o → français, puis génération des réponses et filtrage automatique.
• Taille : ~ 800 k exemples, schéma prompt / accepted_completion (+ flags qualité) :contentReference[oaicite:2]{index=2}
• Licence : ODC-BY 1.0 (libre, obligation d’attribution) :contentReference[oaicite:3]{index=3}
• Objectif : fournir un socle cohérent et riche pour l’aligne­ment des LLMs francophones (dialogue, raisonnement, QA).

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4 • Exemple d’utilisation « chat »

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

device   = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_id = "legmlai/legml-v1.0-instruct"

tok   = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype="auto"
)

messages = [
    {"role": "system",
     "content": "Tu es un assistant francophone rigoureux et bienveillant."},
    {"role": "user",
     "content": "Explique-moi la relativité restreinte en trois points."}
]

prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(device)

out = model.generate(
    **inputs,
    temperature=0.4,
    top_p=0.9,
    max_new_tokens=512,
    repetition_penalty=1.05
)

print(tok.decode(out[0, inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

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5 • Hyper-paramètres conseillés

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6 • Limitations connues

1. Connaissances post-avril 2025 limitées — vérifiez toujours les faits récents.
2. Raisonnement mathématique compétition encore perfectible.
3. Biais : certaines traces des datasets sources et de GPT-4o subsistent.

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7 • Citation

@misc{legml2025_instruct,
  title  = {legml-v1.0-instruct : French Instruction-Tuned LLM},
  author = {Mohamad Alhajar},
  howpublished = {https://huggingface.co/legmlai/legml-v1.0-instruct},
  year   = {2025}
}

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