Theo-25M-PTBR-Chat

<p align="center"> <img src="theo.png" alt="Theo" width="55%"/> </p> <h1 align="center">Theo-25M · Chat</h1> <p align="center"> <em>Onde as primeiras conversas reais aconteceram.</em><br/> <em>Where the first real conversations happened.</em> </p> <p align="center"> <a href="https://opensource.org/licenses/Apache-2.0"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg"/></a> <img src="https://img.shields.io/badge/Parâmetros-27.3M-orange"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Idioma-Português%20Brasileiro-009c3b"/> <img src="https://img.shields.io/badge/GPU-NVIDIA%20L40S-76b900"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Domínio-Bíblico-8B0000"/> <a href="https://plvictor.com"><img src="https://img.shields.io/badge/Autor-Paulo%20Victor-7c3aed"/></a> </p>

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Sobre este modelo

Theo-25M-Chat é a versão conversacional do segundo modelo da série — 27,3M de parâmetros reais, ajustado em ~19.000 pares de diálogo teológico.

É aqui que a experiência começa a fazer sentido. O modelo mantém o fio de uma conversa sobre fé, responde perguntas sobre versículos com coerência, e já carrega traços da personalidade do Theo: caloroso, engajado, focado na Bíblia. Não é o modelo mais capaz da série, mas é um dos que melhor demonstra o que o SFT consegue fazer com uma base sólida: transformar geração de texto em diálogo real.

🔗 Versão base (CPT): plvictor/Theo-25M-PTBR-Base

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Demonstração de capacidade

Com 27,3M de parâmetros treinados do zero em português, este modelo consegue:

• Responder o que diz um versículo específico
• Explicar conceitos como graça, salvação, batismo em linguagem acessível
• Manter tom cristão evangélico consistente ao longo da conversa
• Fazer perguntas de volta e engajar o usuário

É um modelo honesto sobre suas limitações — e impressionante dentro delas.

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Arquitetura e Treinamento

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Como usar

git lfs install
git clone https://huggingface.co/plvictor/Theo-25M-Chat
cd Theo-25M-Chat
pip install -r requirements.txt

python chat.py

import torch
from config import get_config
from src.model import BabelTransformer

cfg   = get_config("babel_25M")
model = BabelTransformer(cfg)
ckpt  = torch.load("theo-25m-chat.pt", map_location="cpu", weights_only=False)
model.load_state_dict(ckpt["model_state_dict"], strict=False)
model.eval()

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Autor

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Paulo Victor Souza · plvictor.com · huggingface.co/plvictor

"No princípio era o Verbo." — João 1:1

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