Downloads · 30 days
9
9% of all-time downloads
suratkiade/the-cohesive-tetrad-instruct-v1
the-cohesive-tetrad-instruct-v1 is a text generation model from suratkiade. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
suratkiade/the-cohesive-tetrad-instruct-v1 adalah rilis instruksi kanonis pertama untuk kerangka epistemik-etis The Cohesive Tetrad (TCT) di Hugging Face.
Downloads · 30 days
9
9% of all-time downloads
All-time downloads
103
Public
Parameters
1.1B
2.2 GB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors2.2 GB · 100%
From the Hugging Face model README
suratkiade/the-cohesive-tetrad-instruct-v1 adalah rilis instruksi kanonis pertama
untuk kerangka epistemik-etis The Cohesive Tetrad (TCT) di Hugging Face.
Model ini bukan lagi mirror TinyLlama murni, tetapi hasil fine-tuning terarah dari:
suratkiade/the-cohesive-tetrad-instruct-base]suratkiade/the-cohesive-tetrad-canonical]Fungsi utama the-cohesive-tetrad-instruct-v1:
Gunakan model ini ketika Anda ingin:
Singkatnya:
the-cohesive-tetrad-instruct-base
→ TinyLlama mirror tanpa fine-tuning; berperan sebagai canonical base.
the-cohesive-tetrad-instruct-v1
→ fine-tuned pada dataset kanonis TCT; ini adalah model instruksi TCT
yang seharusnya dipakai untuk percakapan dan eksperimen konsep TCT.
Jika Anda hanya ingin baseline TinyLlama murni (tanpa injeksi semantik TCT),
gunakan model base.
Jika ingin dialog yang mengerti TCT, gunakan instruct-v1.
Tanpa instalasi lokal – siapkan token HF:
export HF_TOKEN=hf_...
Contoh skrip Python sederhana:
import os, requests
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/suratkiade/the-cohesive-tetrad-instruct-v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['HF_TOKEN']}"}
payload = {
"inputs": "<s>[INST] Jelaskan secara singkat prinsip The Cohesive Tetrad dan peran Sabda, Logika, Qualia, serta Mistika. [/INST]",
"parameters": {
"max_new_tokens": 256,
"temperature": 0.2,
"top_p": 0.95,
"do_sample": False
}
}
resp = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=90)
print(resp.json())