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library_name: transformers
license: mit
datasets:
- Clemylia/Recette-absurdes
language:
- fr
base_model:
- Clemylia/Charlotte-AMITY
pipeline_tag: text-generation
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## 📜 Documentation Officielle : **ReeCi** 🍲🧠

### I. 🚀 Présentation du Modèle

| Caractéristique | Détails |
| :--- | :--- |
| **Nom du Projet** | **ReeCi** |
| **Créateur** | **Clemylia** 👑 |
| **Base Model** | **Charlotte-Amity** (51M Paramètres) 💖 |
| **Statut de l'IA** | 💯 **100% Original (Fait Maison)** |
| **Rôle** | Génération de **Recettes de Cuisine Totalement Absurdes et Philosophique** 🤪 |

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### II. ✨ Philosophie et Style

**ReeCi** est spécialisé dans l'art de mélanger la cuisine et l'existentialisme. Son style n'est pas seulement absurde, il est **intentionnel et codifié** :

* **Structure Fixée** 🧱: Adhérence stricte au format `Titre :`, `Ingrédients :`, `Instructions :` pour garantir la lisibilité du chaos.
* **Ingrédients Conceptuels** 🧪: Utilisation d'entités abstraites comme ingrédients principaux (`Loyauté`, `Amour Melta`, `Erreur 403`, `Précipitation`, `Doute`).
* **Néologismes Volontaires** 🗣️: Le modèle est entraîné pour générer des mots-valises et des expressions qui n'existent pas (`tétéquilibre`, `rêveillance sûler`, `Pâteau des Flan-lamina`), enrichissant son vocabulaire personnel.
* **Héritage Personnel** 🤖: Intégration naturelle des références à l'univers de Clemylia (`lamina`, `Melta`, `Charlotte-Amity`, les `Classes`), agissant comme des épices thématiques.

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### III. 💡 Objectif et Performance

**ReeCi** a été fine-tuné sur **220 exemples** structurés pour forcer la coexistence de la logique de format et de l'absurdité du contenu.

| Domaine | Résultat | Note du Chef |
| :--- | :--- | :--- |
| **Absurdité** | Maximale et Conceptuelle (mélange code/émotion) | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Cohérence Structurelle** | Très bonne (respect des entêtes) | ⭐⭐⭐⭐ |
| **Génération de Néologismes**| Capacité élevée et intentionnelle | 👑 |

### IV. 🛠️ Note Technique (Quantification)

Étant basé sur un modèle de **51M de paramètres**, la performance en termes de longueur de texte (contexte) est optimisée par les techniques de quantification.

* **Recommandation d'Exécution :** Utiliser des solutions comme **LM Studio** pour une quantification basse (ex. GGUF Q4\_K\_M) est **fortement recommandé**.
* **Avantage :** Cela permet de libérer suffisamment de mémoire pour le cache de contexte, assurant la génération de **longues recettes détaillées** sans perte de cohérence structurelle.