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license: mit
language:
- de
base_model:
- Atomic-Ai/AtomicGPT-3
library_name: transformers
metrics:
- f1
- perplexity
- exact_match
tags:
- conversational
- ai
- artificialintelligence
- ki
- machinelearning
- deeplearning
- neuralnetworks
- nlp
- computervision
- generativeai
- gpt2
- r1
- o3
- GPT
- Transformers
pipeline_tag: text-generation
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# AtomicGPT T1 18042025

## Beschreibung

## AtomicGPT T1 18042025

**AtomicGPT T1 18042025** ist die neueste Version des ursprünglichen AtomicGPT T1.  
Dieses Update bringt spürbare Verbesserungen bei der Antwortqualität und im Denkprozess – das Modell reflektiert länger und liefert dadurch durchdachtere Antworten.

### Was ist neu?

- **Verdoppelter Token-Speicher**:  
  Statt 1.024 Tokens kann das neue Modell jetzt **2.048 Tokens** verarbeiten – das bedeutet: mehr Kontext, mehr Informationen, bessere Antworten.

- **Verbessertes Training**:  
  Das Training dauerte etwa eine Stunde mit insgesamt **10 Epochen**.  
  Der Datensatz wurde außerdem von **800 KB auf 1 MB** erweitert – mehr Wissen für die KI!

### Fun Fact

Das **"T"** im Namen steht für **Think** – weil dieses Modell nicht nur antwortet, sondern mitdenkt.


Für das Training wurde unser vorheriges Modell **AtomicGPT 3.0** verwendet.  
Deswegen kann das Modell mit ausreichend Wissen bereitgestellt werden!

**AtomicGPT T1** ist ein kleines deutsches KI-Modell, das in der Lage ist, qualitativ hochwertige Antworten in **deutscher Sprache** zu liefern.  
Das Modell ist noch nicht perfekt, aber in der Vergangenheit wurde es kontinuierlich mit verbessertem Wissen ausgestattet.



## Vergleiche

| Aufgaben     | L-GPT_1.5 | L-GPT_1.5 mini | AtomicGPT 1.0 | AtomicGPT 2.0 | AtomicGPT 3.0 | AtomicGPT T1 | AtomicGPT T1 18042025 |
|--------------|-----------|----------------|----------------|----------------|----------------|----------------|--------------------------|
| Q&A          | 73.33%    | 64.17%         | 58.33%         | 59.17%         | 90%            | 100%          | **100%**                 |
| **Hard Q&A** | –         | –              | –              | –              | 62.50%         | 35.00%         | **93,33%**               |

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## Verwendung

Um das Modell zu verwenden, stelle sicher, dass der Prompt im folgenden Format gesendet wird:

```text
<user>prompt<End><AI Assistent>
```

Wenn `<End>` erkannt wird, sollte die Generierung gestoppt werden.

```python
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Modell und Tokenizer laden
MODEL_PATH = "Atomic-Ai/AtomicGPT-T1-18042025"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH)

print("Spezielle Tokens:", tokenizer.additional_special_tokens)
print("Pad Token:", tokenizer.pad_token)
print("EOS Token:", tokenizer.eos_token)

device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
print(f"Verwende {'GPU' if device == 0 else 'CPU'} für Inferenz")

chatbot = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device=device
)

def generate_response(prompt):
    output = chatbot(
        prompt,
        max_new_tokens=2048,
        eos_token_id=50268,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        top_k=50,
        repetition_penalty=1.1
    )
    return output[0]['generated_text']

def format_chat(user_input):
    return f"<user>{user_input}<End><AI Assistent>"

def extract_assistant_response(full_text):
    try:
        parts = full_text.split("<AI Assistent>")
        if len(parts) > 1:
            response_part = parts[1]
            if "<End>" in response_part:
                return response_part.split("<End>")[0].strip()
            else:
                return response_part.strip()
        return "Fehler: Antwortformat ungültig"
    except Exception as e:
        return f"Fehler bei der Extraktion: {str(e)}"

def main():
    print("\n=== AtomicGPT Chat ===")
    print("Chat gestartet! Gib 'exit' ein, um zu beenden.")
    print("----------------------------------")
    
    while True:
        user_input = input("\nDu: ")
        if user_input.lower() in ['exit', 'quit', 'ende']:
            print("Chat beendet. Auf Wiedersehen!")
            break
            
        try:
            prompt = format_chat(user_input)
            full_response = generate_response(prompt)
            assistant_response = extract_assistant_response(full_response)
            print(f"\nAI Assistent: {assistant_response}")
        except Exception as e:
            print(f"\nFehler: {str(e)}")
            print("Versuche es mit einer anderen Eingabe.")

if __name__ == "__main__":
    main()
```

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