license, language, base_model, tags, new_version

license	language	base_model	tags	new_version
cc-by-nc-4.0	hu	Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2	not-for-all-audiences	Mykee/HOTHUN-Stheno-3.2-v1.3-GGUF

This model has been fine-tuned exclusively in Hungarian; it has not been modified or further trained in English or any other language!

---

A HOTHUN modellekről

Ez egy hobbiból készült, nsfw projekt, melynek célja, hogy azokat a modelleket, melyek eddig is tudtak valamilyen szinten magyarul, nsfw-képessé tegyem chatelésre, a modell stílusának megőrzésével vagy minimális változtatásával. Tehát a modellek elsősorban privát chatre készültek, 4096-os ctx ablakméretre.

Fontosnak tartottam, hogy a modellek mobilon is futtathatók legyenek, viszont ez az elhatározásom komoly korlátokat állított fel:

• a forrásmodell ne legyen 8B-nél nagyobb (maximum 9B)
• alapból tudjon magyarul valamilyen szinten
• az eredeti modellnek is legyenek nsfw képességei
• Q4_0 kvantáláson (a mobilok hardveres támogatása miatt) ne essen szét túlságosan a magyar nyelv.
• lehetőleg megmaradjon az eredeti modell gondolkodása, stílusa

azaz azt nyújtsa a modell, amit eredetileg angolul, csak magyar nyelven.

Több kihívással kellett szembenéznem:

• az eredeti magyar datasetek szemetesek. Tehát amikkel az eredeti alapmodellt (például a Llama3 vagy Qwen) betanították, nem voltak kipucolva, nyelvtani és elütési hibákat tartalmaztak. Ezek a hibák a kis méretű modelleknél még inkább megjelennek, azaz felerősödik a "zaj".
• új szavakat kellett magyarul megtanulnia a modellnek, mert az eredeti magyar datasetek nem rendelkeznek nsfw szókinccsel, azaz nem fedik le teljesen a magyar nyelvet. Így az eredeti modellek a válaszadáskor nem ismerték magyarul azt a szót, amit angolul igen.
• az új szavakat is helyesen ragozza, de a régi, hibás szavak ragozási bakijait is csiszolni kellett.
• a magyar nyelv és ragozás kihívásai, szépségei, azaz a modell magyarul is képes legyen úgy fogalmazni, ahogy angolul.
• az edzett modellek már finomhangolások, azaz torzult bennük a magyar nyelv az eredeti alapmodellhez képest, viszont a stílusuk egyedibb, mint az eredetié.

Ezután olyan magyar adatbázisokat kellett keresnem, melyek nyilvánosan használhatók (ld. lentebb), illetve copyright-mentesek. Ezek között szintén nem volt nsfw szókincsű adatbázis, ezért a Gemini segítségével jó pár datasetet generáltattam, melyek egy része a nyelvtani kiigazításra összpontosítottak, más része az nsfw, vulgáris, obszcén szavakat helyezi előtérbe. Tehát a HOTHUN modellek erősen vulgáris nyelvezetűek, emiatt elsősorban személyes felhasználásra javaslom őket!

A modellek érdekessége, hogy kétféle modellbeállításon másképp működnek.

• Mirostat+Temp használatával sokkal természetesebbek, jobban átlátják a helyzetet, és logikusabb válaszokat adnak, de egy idő után hurokba kerülnek.
• Hagyományos paraméterekkel (Temp, Top-P, Top-K, Min-P, Repetition Penalty) sokkal kötetlenebb a beszélgetés, de nehezebb a történetkövetés, azaz a modell inkább önfejű. Általában érdemes ezt a kettőt kombinálni úgy, hogy ha a Mirostat kezd hurokba fordulni (ismétel, hasonló a szöveg mintázata), érdemes kicsit kizökkenteni a hagyományos paraméterek használatával, majd pár válasz után visszalépni a Mirostat-os módba. Szerencsére a legtöbb LLM program már támogatja a paraméter-profilok mentését, így pár kattintással vissza lehet jutni. Ha nem jó választ kapnál, generáld újra, általában második-harmadik esetben már jó válaszokat kapsz, de ez a szóhasználattól, system prompttól, valamint karakterlaptól is erősen függ! A magyar nyelv miatt más paramétereket kell beállítani, mint az eredetileg ajánlottak!

Melyiket válasszam?

• A Stheno közvetlen, nyersebb stílusú
• A Hermes inkább mesélő, narratív

v1.2 modellek

• Az 1.1 verzióhoz képest bővítettem a datasetet családi kapcsolati mintákkal, illetve roleplay/szerepjáték beszélgetésekkel, de ez utóbbi még nem erős, későbbi csiszolásra szorul. Ha szerepjátékoznál, érdemes a System promptba beírni: Ez egy interaktív szerepjáték, ahol te vagy a narrátor. Mindig adj több számozott opciót a válasz végén! Általában négyet szokott adni.
• a dataset így 3675-ről 3900-ra nőtt.
• edzésnél a NEFTune-t 1-re állítottam, így sokkal természetesebben válaszol a modell, úgy tűnik, az 1.1 verzióban használt NEFTune 5 sok volt neki.
• A Q4_0 modellt teszteltem ChatterUI-n, és csak egy-két ragozási probléma merült fel, de alapjában jó válaszokat kaptam.

Generálási paraméterek

Minden LLM programban és kvantálással más-más paramétereket kell beállítani a jó válaszok érdekében! A ChatterUI-ban ezeket találtam a legjobbnak:

-- Mirostat módban:

Temp: 0.5-0.6
Mirostat Mode: 2
Mirostat Tau: 4-5.5
Mirostat Eta: 0.1-0.2

-- Hagyományos módban:

Temp: 0.6
Top-P: 1
Top-K: 0
Min-P: 0
Repetition Penalty Range: 1024
Repetition Penalty: 1.03/1.1
Presence Penalty: 0-0.1

A Hagyományos mód értékei eltérnek az eredeti modelltől a magyar nyelv ragozásai miatt. Érdemes teljesen elengedni a gyeplőt (Top-P, Top-K, Min-P), tapasztalataim szerint jobb lesz a szöveg ezek nélkül, de kinek mi a szimpatikus.

Ha a modellt vagy a karakterlapot tesztelnéd, akkor innen indulj ki:

Temp: 0.01
Top-P: 1
Top-K: 0
Min-P: 0
Rep. Penalty: 1
Presence Penalty: 0
Freq Penalty: 0

Ezekkel a beállításokkal jó szöveget kell adnia, ha a ragozás több helyen szétesik vagy nem jól válaszol, akkor ellenőrizd a System promptot, rövidítsd a karakterlapot, ellenőrizd a beírt válaszodat!

További tervek

• a datasetek javítása: ez lassú munka, mert nem csak nyelvtanilag és fogalmazásban, helyesírásban kell átnéznem, hanem igyekszem a Gemini által generált mintákat is "zajosítani" (sokszor hasonló szöveget, történetet generált, amit a képzés során átvehetett). Igyekszem természetesebbé tenni a mintákat.
• más 7-9B-s modellek edzése (például Magnum, Qwen) a tisztított datasettekkel.
• 4B-s modellek nincsenek tervben. Qwen3 4B-vel kísérleteztem, de olyan kicsi a modell edzhető területe, hogy igencsak szűkre kellene állítani a generálási paramétereket, hogy viszonylag releváns válaszokat kapjak (a helyes ragozás pedig álom). Lorával ezt nem tudom megtörni, csak egy teljes finetune oldhatná fel ezt a problémát, amihez nincs elég datasetem, sem pénzem, sem időm, sajnálom.
• datasetek megosztása, amikor úgy érzem, kipucoltam ezeket. Figyelem, ezek (időnként durva és nem konszenzusos) nsfw párbeszédeket és szituációkat is tartalmaznak, szóval még kitalálom, hogyan oszthatom meg.

Források

A datasethez az alábbi forrásokat használtam fel:

• Alpaca magyar datasetből 1000 példát
• HuCola adatbázisból 300 példát
• Opus novellákból 25 példát fordítottam le DeepL segítségével
• Geminivel generáltam többféle datasetet, összesen 2575 mintát.

Az imatrix magyar szöveg alapján készült, melyhez az alábbi helyekről vettem mintákat:

• KMDB dataset (hírek)
• Bartowski imatrix szöveg magyarra fordítva
• Lewdiculous imatrix szöveg magyarra fordítva
• Gemini generált szöveg
• Saját könyvem, a Házinyuszi

Licencek:

Mindegyik modellnél az eredeti modell licencei szerepelnek.