KANOALAB/Sovereign-v7.1000-Bible-LoRA

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language: - ko - el - he - en tags: - symbolic-logic - formal-methods - bibles - dataset - moe - llama-3

Sovereign v7.1000 AI Bible Model Brain

Core Weights for 66 Books, 31,102 Verses Symbolic Logic Fine-Tuning

"Behold, I am sending you out as sheep in the midst of wolves, so be wise as serpents and innocent as doves." (Matthew 10:16)

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🛡️ Open Source License & Defensive Protection (GNU GPL v3.0)

[KO] 저작권 및 무단 도용 방지 안내 본 인공두뇌 가중치(Weight) 및 무결성 데이터셋은 전 세계 모든 사람이 복음을 무료로 수용하고 자립할 수 있도록 GNU GPL v3.0 조건으로 전격 공개됩니다. 본 원천 기술을 무단 도용하여 상업적으로 독점하거나, 임의로 특허를 출원하여 권리화하는 행위(Patent Shoplifting)는 법적으로 엄격히 금지되며, 위반 시 민·형사상 법적 책임을 묻습니다.

[EN] Anti-Commercial Monopoly Notice This model and its structural weights are distributed under the strict terms of the GNU General Public License v3.0 (GPLv3). Any attempt to commercialize, privatize, or enclose this math-logic core into proprietary algorithms or arbitrary patents will trigger an immediate and automatic revocation of your license. The Gospel remains free, open, and mathematically decentralized for all mankind.

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📢 Project Status & Disclaimer (프로젝트 진행 현황 안내)

• [Current Phase] This repository currently hosts the Initial Prototype (v1.0) and structural template weights (414 MB) for architecture validation.

• [Roadmap] The full 66-Adapter Multi-LoRA MoE engine and the absolute integrity golden dataset are actively under deployment. The complete mathematically verified brain is scheduled for full open-source distribution in 2027 H2, aligned with our official roadmap.

• [안내] 본 저장소에 업로드된 파일은 아키텍처 및 파이프라인 검증을 위한 초기 프로토타입(v1.0) 가중치 실물입니다. 성경 66권 전체를 아우르는 무결성 Multi-LoRA MoE 최종 인공두뇌 엔진은 공식 로드맵에 따라 현재 집중 개발 중이며,

• 카노아랩은 인위적인 마일스톤 날짜에 얽매이지 않고, 하루하루 묵묵히 원천 기술 연구에 집중하고 있습니다. 인류의 영구적 문화유산인 방대한 고전 문헌(Ancient Core Texts) 데이터셋에 대한 기호논리 형식 검증 가중치 파일이 완성되는 시점에, 이를 전 세계 개발자 및 연구 커뮤니티에 아무런 조건 없이 오픈소스로 전격 무상 배포할 것입니다.

• 특정 빅테크의 중앙집중식 서버 비용이나 데이터 독점 장벽 없이, 지구상 누구라도 개인 로컬 PC 환경에서 독립적으로 완벽한 무오류 고전 언어 분석 AI를 구동하고 학술적으로 자립할 수 있는 개방형 오픈소스 인프라를 실현하는 것이 카노아랩이 전력 질주하는 최종 목적지입니다.

🎯 Technical Overview (기술 개요)

KanoaLab presents the Sovereign v7.1000 Architecture, a next-generation deep-tech intelligence layer that eliminates hallucinations and semantic dilution in ancient core texts.

Instead of simple statistical token matching, this system sequentializes the 66 Books (31,102 verses) through a rigorous 3-stage validation pipeline:

1. Morphological Decomposition: Root-level parsing of original Koine Greek and Biblical Hebrew texts.
2. Topological Invariance: Mapping invariant semantics using topological fixed-point theorems to preserve absolute dogmatic weights (Weight = 1.0).
3. Formal Verification: Symbolic logic translation validated via automated theorem provers (Z3/Lean solvers) to guarantee logical zero-error integrity.

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💻 Model Infrastructure (인프라 구조)

• Base Architecture: Llama-3 70B Base
• Fine-Tuning Method: 66-Adapter Multi-LoRA Mixture-of-Experts (MoE) Routing
• Pre-processing: Massively compiled via Google Gemini 2.5 Pro Batch API
• On-Premise Compute Hardware: NVIDIA RTX 5090 (32GB VRAM) for local zero-latency inference.

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🚀 How to Run Locally (로컬 구동 방법)

You can run this model locally on your own hardware without internet dependency or big-tech censorship.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the sovereign kanoalab bible brain
model_id = "KanoaLab/Sovereign-v7.1000-Bible-LoRA"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, 
    torch_dtype=torch.float16, 
    device_map="auto"
)

# Example input: Symbolic logic verification of John 1:1
prompt = "Deconstruct John 1:1 using Symbolic Logic integrity matrices."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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🏛️ About KanoaLab (연구소 소개)

KanoaLab is an independent deep-tech AI laboratory based in Daegu, South Korea, specializing in formal methods, mathematical topology, and sovereign dataset engineering.

• Official Website: https://kanoalab.com
• Official Inquiry: info@kanoalab.com
• Location Baseline: Gyemyeong University Daemyung Campus Hub, Daegu, Republic of Korea.