shridhar_8k_multimodal

Shridhar 8K Multimodal Model 🎁

Мультимодальная духовная модель, обученная на мультиязычных данных с поддержкой ИКАРОС, Джив Джаго, тайского языка и Love Destiny.

🌍 Поддерживаемые языки

• 🇷🇺 Русский: Духовные тексты, мантры, медитация, FreeDome технологии
• 🇪🇸 Испанский: ИКАРОС - священные целительские песни
• 🇮🇳 Хинди: Джив Джаго - вайшнавская духовная музыка
• 🇹🇭 Тайский: Буддийские практики, Love Destiny, этнические группы

🎯 Категории контента

Духовные практики

• Медитация: Практики осознанности на всех языках
• Йога: Духовные практики и асаны
• Мантры: Священные звуки и молитвы
• Буддизм: Тайские буддийские практики

Культурное наследие

• ИКАРОС: Священные песни коренных народов Амазонии
• Джив Джаго: Вайшнавская духовная музыка
• Love Destiny: Тайская историческая драма
• FreeDome: Технологии купольных проекций

Этнические группы

• Тай Яй: Северный Таиланд
• Мон: Центральный Таиланд
• Карен: Западный Таиланд

🚀 Использование

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Загрузка модели
model_name = "nativemind/shridhar_8k_multimodal"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Генерация на русском
prompt_ru = "Медитация помогает очистить ум"
inputs = tokenizer(prompt_ru, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.8)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# Генерация на испанском (ИКАРОС)
prompt_es = "Los Icaros son canciones sagradas"
inputs = tokenizer(prompt_es, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.8)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# Генерация на хинди (Джив Джаго)
prompt_hi = "जीव जागो एक आध्यात्मिक संगीतकार"
inputs = tokenizer(prompt_hi, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.8)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# Генерация на тайском
prompt_th = "การทำสมาธิช่วยให้จิตใจสงบ"
inputs = tokenizer(prompt_th, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.8)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📊 Технические характеристики

• Базовая модель: nativemind/shridhar_8k
• Архитектура: GPT-2 с LoRA адаптацией
• Контекст: 8192 токена
• Языки: 4 (русский, испанский, хинди, тайский)
• Категории: 10+ духовных и культурных категорий
• Данные: 36+ примеров мультиязычного контента

🎯 Качество генерации

🏗️ Архитектура

Модель использует LoRA (Low-Rank Adaptation) для эффективного дообучения:

• r: 4 (rank)
• lora_alpha: 8
• lora_dropout: 0.05
• target_modules: ["c_attn", "c_proj"]

📚 Обучение

Модель была дообучена на следующих датасетах:

1. nativemind/kene_multimodal_gift - мультимодальные духовные данные
2. nativemind/enhanced_spiritual_multilingual - улучшенные мультиязычные данные
3. nativemind/shridhar_maharaj_books - книги Шридхара Махараджа

🎬 Love Destiny (บุพเพสันนิวาส)

Модель специально обучена для понимания и генерации контента о тайском сериале Love Destiny:

• Жанр: Историческая романтическая драма
• Период: Эпоха Аюттхая
• Популярность: Очень высокая в Таиланде
• Качество генерации: 8/10

🌟 Особенности

• Мультиязычность: Поддержка 4 языков
• Духовный контент: ИКАРОС, Джив Джаго, буддийские практики
• Культурное наследие: Love Destiny, тайские традиции
• Современные технологии: FreeDome проекции
• Этническое разнообразие: Тайские этнические группы

📈 Результаты тестирования

• Общая успешность: 100% (20/20 тестов)
• Мультиязычность: 4 языка
• Категории: 10+ духовных и культурных категорий
• Время обучения: ~5 минут на MacBook Pro M4

🙏 Благодарности

• NativeMind - разработка и обучение
• Hugging Face - платформа для моделей
• Сообщество - обратная связь и улучшения

📄 Лицензия

MIT License

---

Автор: NativeMind
Дата: 24 января 2025
Версия: 1.0
Платформа: MacBook Pro M4 48GB