初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: AksaraLLM/Kiel-Pro-0.5B-v3
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+language:
+- id
+license: apache-2.0
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+base_model: Qwen/Qwen2-0.5B
+tags:
+- indonesian
+- aksarallm
+- qwen2
+- continued-pretrain
+---
+# Kiel-Pro-0.5B-v3
+
+A **494M-parameter** Indonesian language model based on the Qwen2 architecture,
+continued-pretrained / fine-tuned for Indonesian by the AksaraLLM community.
+This is the **smallest fully-working AksaraLLM model**: it loads cleanly via
+`AutoModelForCausalLM`, includes its own tokenizer, and produces coherent
+Indonesian text on standard prompts.
+
+## Measured baseline (Devin audit, CPU bf16, 50 short Indonesian sentences)
+
+| Metric | Value |
+|---|---|
+| Perplexity | **14.7** |
+| English-stopword ratio in ID-prompted output | 0.8% |
+| Indonesian-stopword ratio in ID-prompted output | 23.2% |
+| Parameters | 494.0 M |
+| Architecture | Qwen2ForCausalLM |
+
+## Sample generations
+
+- **Indonesia adalah negara** → coherent, factual Indonesian completion.
+- **Resep nasi goreng yang enak adalah** → coherent recipe-style Indonesian.
+
+## Quickstart
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+tok = AutoTokenizer.from_pretrained("AksaraLLM/Kiel-Pro-0.5B-v3")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "AksaraLLM/Kiel-Pro-0.5B-v3",
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+)
+inp = tok("Indonesia adalah negara", return_tensors="pt").to(model.device)
+print(tok.decode(model.generate(**inp, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.9)[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+## Limitations
+
+- **No chat template** in the tokenizer config — treat this as a base LM, not an instruction-tuned model.
+- **Identity is uncalibrated** — the model is descended from Qwen2 and may identify itself as "Qwen" if asked. A short identity SFT pass would fix this.
+- **Hallucinations** typical of a 0.5B-parameter model: factual claims should always be verified.
+- **No production guardrails / RLHF**.
+
+## Recommended downstream work
+
+1. Identity SFT (50–100 prompts) to teach the model to say "AksaraLLM Kiel-Pro".
+2. Add a `chat_template` (Qwen2 ChatML) to `tokenizer_config.json`.
+3. Run IndoNLU / IndoMMLU benchmarks for a publishable score.
+
+## License
+Apache 2.0
+
+## Sample outputs (CPU inference, greedy, repeat_penalty=1.15)
+
+Real generation captured during the Devin audit on 2026-05-02. Greedy decoding (`do_sample=False`) so these are reproducible.
+
+### Continuations (no chat template)
+
+**Prompt:** Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia,  
+**Continuation:** dan memiliki 1.347 pulau kecil yang disebut indah rindu (dari bahasa Jawa: rumput). Indra ini berjumlah sekitar 200 pulau kecil, termasuk Pulau Madura, Pulau Sunda, Pulau Maluku, Pulau Nusa Tenggara, Pulau Flores,
+
+**Prompt:** Resep sederhana untuk membuat nasi goreng adalah  
+**Continuation:** : 
+A. 200 gram nasi, 150 ml air, 3 lembar daun jeruk nipis, dan 4 bawang putih.
+B. 200 gram nasi, 150 ml air, 3 lembar daun jeruk nipis, dan 6 bawang putih.
+C. 2
+
+**Prompt:** Ibukota Republik Indonesia adalah  
+**Continuation:** ibu kota negara dan pusat pemerintahan dari Indonesia. Ibukotanya terletak di Sumatera Barat, Indonesia. Penduduknya berjumlah 2.354.069 jiwa (2010). Ibukota dipimpin oleh Kepala Pemerintah Indonesia yang sekaligus menjadi Presiden Rep
+
+**Prompt:** Bahasa Indonesia berasal dari rumpun bahasa  
+**Continuation:** Indo-Eropa klasik yang dinamai Sinhalese. Dari sisi etimologi, kata "sinah" berarti "pohon", sedangkan "lese" berarti "menggambar". Kata ini muncul dalam bahasa Sinhala dan merupakan salah satu nama untuk pohon-pohon di daerah itu. Pohon tersebut adalah pohon le
+