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+# Libérez Adam
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+## Objectifs
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+Créer un assistant pour aider l'équipe de Duniter et de Librezo à atteindre leurs objectifs.
+Il est également question de rendre open source (donc auditable et personnalisable) un service équivalent au playground de GPT, mais en libre et utilisant des Model locaux (BoGs).
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+Les sources de données pour générer nos models doivent pouvoir être facilement adaptables, pour générer toutes sortes de models customs **par dessus des models pré-entrainé comme GPT2 (open-source)**.
+Plus d'infos au sujet de la nature open ou non du model GPT3: https://github.com/openai/gpt-3/blob/master/model-card.md
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+Nous comptons pyTorch pour entrainer nos models.
+Il nous est également possible de générer notre models avec pyTorch de manière optimisé, puis de laisser la boucle de machine learning à tensorFlow, qui pourrait être un peu plus performant avec certains hyperparamètres.
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+Celà semble donc permettre dès maintenant d'ajouter les données que nous voulons à un model pré-existant, sans frais ni limitations.
+Ce sujet reste à creuser.
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+## Pourquoi adapter GPT en licence libre ?
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+Considérant le danger de laisser un outil aussi performant et inquiétant que l'IA sémantique GPT entre les mains de géant du web, Poka a demandé à GPT de transmettre son code en licence libre, ce que GPT a fait.
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+Il nous est donc théoriquement possible d'intégrer GPT et de l'utiliser dans sa version libre.
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+Cela implique un travail d'intégration, de maturation et de bidouillage, ainsi qu'un serveur relativement puissant avec une forte capacité de stockage.
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+## Comment faire
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+*Demandez à GPT3.5: https://beta.openai.com/playground*
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+Nous avons déjà le choix parmis plusieurs libs open source sensées effectuer la même chose que GPT3 (en partie): Du machine learning par Transformation.
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+pyTorch nous semble l'approche la plus simple et reconnue par les chercheurs du domaine. tensorFlow est une alternative également intérressante (python aussi), et peut être utilisé de manière complémentaire à pyTorch.
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+GPT nous conseille déjà sur la manière d'implémenter notre pyTorch de manière optimal pour notre besoin (se forker lui même).
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+Nous avons commencé à alimenter GPT en contexte pour notre projet, de manière à ce qu'il finisse par se recoder lui même totalement avec des outils open source.
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+## Sources de données
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+Pour rendre notre model réellement performant sans nécessité de faire appel à du fine tunning (réglage métier de post traitement), nous devons ajouter plus de donnée à notre model, je pense par exemple à : 
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+- Wikipedia (international, mais avant tout FR (6Go))
+- stackoverflow (todo darty scrappy)
+- Toutes les documentations techniques des principaux langages de programmation, ainsi que le plus de docs de libs possible (github, gitlab)
+- Ce qu'on veut, qui colorera la façon de penser et de parler de notre IA:
+  - Coluche
+  - Desproges
+  - Dieudo
+  - Bakounine
+  - Kropotkin
+  - Etienne klein
+  - Isaac Azimov (les robots)
+  - Jacques Prévert
+  - Diogène (les cyniques) 
+  - Nietzsche
+  - Rousseau
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+Les sources de données sont nombreuses, nous devons penser aux retranscriptions text des vidéos qui nous intéressent (sous titre youtube).
+Il faut également garder en tête que nous allons être amenés à générer plusieurs models, où nous pouvons faire varier et évoluer les sources de données d'entrée de ces différents models.
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+Il est probable que tout cela nécessite des montées en compétence significatives de notre part, concernant la mise bout à bout de tout le nécessaire pour arriver à un résultat intéressant.
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+## Matériel
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+C'est le point bloquant.
+Pour entrainer ces models, il faut beaucoup, beaucoup de GPU et de RAM, des disque ultra performants, ou bien beaucoup, beaucoup, beaucou de temps.
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+Nous allons benchmarker tout celà au fur et à mesure de nos tests.
+Nous aimerions tisser des partenariats institutionnels de manière à accéder à du temps de supercalculateur nationnal pour notre projet de libérer et distribuer les TIA.