Modelo de jogo da velha treinado do zero
Este é um pequeno modelo causal treinado a partir de pesos aleatórios para responder a pedidos de geração de código web, com foco em um jogo simples da velha. Ele não usa Qwen, Llama, GPT ou qualquer peso pré-treinado. O tokenizer também foi treinado localmente.
Uso
python3 usar_gpt_zero.py --checkpoint modelo_jogo_zero_publicado_v2.pt --system "Você é um assistente local útil e educado." --pergunta "Crie um jogo simples da velha em HTML, CSS e JavaScript." --device cpu
O arquivo jogo_gerado_pelo_modelo.html é uma amostra gerada pelo checkpoint. A validação registra que o HTML abriu no navegador, alternou X e O e detectou uma vitória.
Dados
O treinamento combinou diálogos curados deste projeto com um subconjunto filtrado do dataset cfahlgren1/react-code-instructions, publicado sob licença MIT: https://huggingface.co/datasets/cfahlgren1/react-code-instructions. O subconjunto foi usado para ampliar exemplos de aplicações web; os exemplos específicos da velha foram escritos para este projeto.
Limitações
Este é um modelo educacional pequeno, com aproximadamente 751 mil parâmetros. Ele não é um assistente geral e pode produzir código incompleto para pedidos fora dos padrões aprendidos.