---
license: apache-2.0
language:
- fr
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- french
- llm
- from-scratch
- rodin
- causal-lm
- llama
- instruct
- conversational
- chatml
base_model: rodin-llm/rodin-1b
datasets:
- HPLT
- cc100
- wikipedia
- wikisource
- PleIAs/common_corpus
model-index:
- name: rodin-1b-instruct
results:
- task:
type: text-generation
dataset:
name: FrenchBench
type: french_bench
metrics:
- type: acc
value: 0.756
name: Grammar (acc)
- type: acc_norm
value: 0.309
name: ARC challenge (acc_norm)
---
# RODIN-1B-Instruct
**A French conversational model trained from scratch — solo, on consumer-grade hardware.**
**Un modele conversationnel francais entraine de zero — en solo, sur du materiel grand public.**
**[🇬🇧 English](#english)** · **[🇫🇷 Français](#français)**
> This is the **instruction-tuned, conversational** model. For the base pretrained model, see [`rodin-llm/rodin-1b`](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
> Ceci est le modele **conversationnel** (instruction-tune). Pour le modele de base, voir [`rodin-llm/rodin-1b`](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
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> 💻 **Full source code / Code source complet** : [github.com/rodin-llm/rodin](https://github.com/rodin-llm/rodin)
> The complete pipeline — data, tokenizer, pretraining, SFT, export, spot orchestration.
> Le pipeline complet — données, tokenizer, pré-entraînement, SFT, export, orchestration spot.
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## 🇬🇧 English
### Overview
RODIN-1B-Instruct is the instruction-tuned, conversational variant of [`rodin-1b`](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b) — a 1.24-billion-parameter, French-only causal language model trained **from scratch** by a single person. *RODIN* stands for **R**esearch **O**pen **D**eep **I**ntelligence **N**atively-french.
It was produced by full supervised fine-tuning (SFT) of the base model on French ChatML examples, and speaks French fluently in a conversational register. GGUF quantizations (F16, Q8_0, Q4_K_M) are provided for llama.cpp, Ollama and LM Studio, including CPU-only hardware.
### Why this model exists
The goal was never to compete with large, well-funded French models on raw benchmark scores. For scale: comparable French open-source efforts were trained on **3,000 billion tokens** using hundreds of H100 GPUs on national supercomputers. RODIN was trained on **32 billion tokens**, by one person, on a rented spot B200 instance plus a single RTX 3090 for local iteration and SFT.
The value of RODIN is **pedagogical and demonstrative**: it shows what one motivated individual can build from scratch, end to end, with a small budget — documented honestly, limitations included.
### Chat format
RODIN-1B-Instruct uses the **ChatML** format:
```
<|im_start|>user
{message}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{response}<|im_end|>
```
Stop token: `<|im_end|>`. The chat template is bundled in `tokenizer_config.json`, so `apply_chat_template` and runtimes like Ollama/LM Studio handle it automatically.
### Model description
| Property | Value |
|---|---|
| Parameters | 1.238 B |
| Architecture | LLaMA-style (RoPE, RMSNorm, SwiGLU, causal SDPA attention) |
| Hidden size / Layers / Heads | 2048 / 22 / 16 |
| FFN intermediate size | 5461 |
| Vocabulary | 64,000 (custom SentencePiece BPE, French) |
| Context length | 2048 tokens |
| Chat format | ChatML |
| Training dtype | bfloat16 |
### SFT data
Full fine-tune on **5,000 ChatML examples** generated locally with a Qwen model, covering varied French registers (narrative, summarization, rewriting, simple factual, etc.) plus a small politeness set. **Math and legal tasks were deliberately excluded** — fine-tuning a small model on content it gets wrong would only teach it to hallucinate with authority.
The underlying pretraining data is documented on the [base model card](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
### Evaluation — FrenchBench (base vs instruct)
Evaluated with [EleutherAI's lm-evaluation-harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness), `french_bench`, **3-shot, full test sets**, instruct evaluated with `--apply_chat_template` (OrangeSum excluded due to a `datasets` incompatibility).
| Task | Metric | Base | Instruct |
|---|---|---:|---:|
| Vocabulary | acc | 0.773 | 0.756 |
| Grammar | acc | 0.765 | 0.756 |
| Reading comprehension | acc | 0.606 | 0.549 |
| BoolQA | acc | 0.573 | 0.562 |
| Topic-based NLI | acc_norm | 0.498 | 0.378 |
| HellaSwag | acc_norm | 0.424 | 0.429 |
| ARC challenge | acc | 0.220 | **0.257** |
| ARC challenge | acc_norm | 0.265 | **0.309** |
| XNLI | acc | 0.333 | 0.323 |
| Trivia | f1 | 0.245 | 0.142 |
| Trivia | is_included | 0.190 | **0.213** |
**The SFT effect — a key observation.** On Trivia, `exact`/`f1` *drop* while `is_included` *rises* (0.19 → 0.21). This is not a regression: the base model answered bluntly ("Paris"); after SFT, the model wraps answers in full sentences ("The capital is Paris."), so the correct answer is still present (`is_included` ↑) but no longer an exact string match. The SFT made the model conversational, exactly as intended. Note also that ARC challenge improves with SFT (0.27 → 0.31 acc_norm), while core linguistic competence (grammar, vocabulary) is preserved.
### Intended use & limitations
**Intended use.** French conversation, summarization, rewriting, simple factual Q&A, education and experimentation. A demonstrator, not a production system.
**Limitations.**
- **Size.** At 1.24B parameters, world knowledge and reasoning are limited; it hallucinates on precise facts. Do not rely on it for factual accuracy.
- **No safety tuning.** The SFT contained **no refusal or safety data**. The model has not been trained to refuse harmful, biased, or inappropriate requests, and may produce such content. It is **not** suitable for unsupervised or public-facing deployment.
- **French only**, context limited to 2048 tokens.
- **Math, code, legal:** deliberately excluded from SFT; expect weak performance.
### Usage
#### Transformers
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "rodin-llm/rodin-1b-instruct"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
messages = [{"role": "user", "content": "Explique-moi en deux phrases ce qu'est la photosynthèse."}]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").cuda()
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7, top_p=0.9)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
```
#### Ollama (GGUF)
```
ollama run rodin-1b
```
### Training procedure (summary)
- **Base pretraining:** 478,000 steps, ~32B French tokens, rented spot B200 (bfloat16). See [base model](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
- **SFT:** full fine-tune on 5,000 ChatML examples, single RTX 3090, loss masked on assistant responses only.
- **Export:** custom `RodinLM` → HuggingFace `LlamaForCausalLM` → GGUF (F16, Q8_0, Q4_K_M).
### License
Released under the **Apache 2.0** license.
### Acknowledgements & transparency
Carried out by one person, with **AI assistance openly acknowledged** throughout. Thanks to EleutherAI (evaluation), the HPLT and Pleias teams (data), Wikimedia, and the llama.cpp / Ollama / LM Studio projects.
```bibtex
@misc{rodin1binstruct2026,
title = {RODIN-1B-Instruct: A French Conversational Model Trained From Scratch},
author = {RODIN},
year = {2026},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b-instruct}}
}
```
---
## 🇫🇷 Français
### Présentation
RODIN-1B-Instruct est la variante conversationnelle (instruction-tunée) de [`rodin-1b`](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b) — un modèle de langage causal **uniquement francophone**, de 1,24 milliard de paramètres, entraîné **de zéro** par une seule personne. *RODIN* signifie **R**esearch **O**pen **D**eep **I**ntelligence **N**atively-french.
Il a été produit par fine-tuning supervisé complet (SFT) du modèle de base sur des exemples ChatML français, et parle un français fluide dans un registre conversationnel. Des quantisations GGUF (F16, Q8_0, Q4_K_M) sont fournies pour llama.cpp, Ollama et LM Studio, y compris sur matériel CPU uniquement.
### Pourquoi ce modèle existe
L'objectif n'a jamais été de rivaliser en score brut avec les gros modèles français bien financés. Pour situer : des projets français open source comparables ont été entraînés sur **3 000 milliards de tokens** avec des centaines de GPU H100 sur des supercalculateurs nationaux. RODIN a été entraîné sur **32 milliards de tokens**, par une seule personne, sur une instance B200 spot louée et une seule RTX 3090 pour l'itération locale et le SFT.
La valeur de RODIN est **pédagogique et démonstrative** : il montre ce qu'une personne motivée peut construire de zéro, de bout en bout, avec un petit budget — documenté honnêtement, limites comprises.
### Format de chat
RODIN-1B-Instruct utilise le format **ChatML** :
```
<|im_start|>user
{message}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{réponse}<|im_end|>
```
Token d'arrêt : `<|im_end|>`. Le chat template est embarqué dans `tokenizer_config.json`, donc `apply_chat_template` et les runtimes comme Ollama/LM Studio le gèrent automatiquement.
### Description du modèle
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Paramètres | 1,238 milliard |
| Architecture | Style LLaMA (RoPE, RMSNorm, SwiGLU, attention causale SDPA) |
| Dimension / Couches / Têtes | 2048 / 22 / 16 |
| Dimension FFN | 5461 |
| Vocabulaire | 64 000 (BPE SentencePiece maison, français) |
| Longueur de contexte | 2048 tokens |
| Format de chat | ChatML |
| Précision d'entraînement | bfloat16 |
### Données de SFT
Full fine-tune sur **5 000 exemples ChatML** générés localement avec un modèle Qwen, couvrant des registres français variés (narratif, résumé, réécriture, factuel simple, etc.) plus un petit jeu de politesse. **Les maths et le juridique ont été délibérément exclus** — fine-tuner un petit modèle sur du contenu qu'il rate ne ferait que lui apprendre à halluciner avec autorité.
Les données de pré-entraînement sous-jacentes sont documentées sur la [carte du modèle de base](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
### Évaluation — FrenchBench (base vs instruct)
Évalué avec [lm-evaluation-harness d'EleutherAI](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness), `french_bench`, **3-shot, jeux de test complets**, instruct évalué avec `--apply_chat_template` (OrangeSum exclu pour incompatibilité `datasets`).
| Tâche | Métrique | Base | Instruct |
|---|---|---:|---:|
| Vocabulaire | acc | 0,773 | 0,756 |
| Grammaire | acc | 0,765 | 0,756 |
| Compréhension écrite | acc | 0,606 | 0,549 |
| BoolQA | acc | 0,573 | 0,562 |
| NLI thématique | acc_norm | 0,498 | 0,378 |
| HellaSwag | acc_norm | 0,424 | 0,429 |
| ARC challenge | acc | 0,220 | **0,257** |
| ARC challenge | acc_norm | 0,265 | **0,309** |
| XNLI | acc | 0,333 | 0,323 |
| Trivia | f1 | 0,245 | 0,142 |
| Trivia | is_included | 0,190 | **0,213** |
**L'effet du SFT — une observation clé.** Sur Trivia, `exact`/`f1` *baissent* alors que `is_included` *monte* (0,19 → 0,21). Ce n'est pas une régression : le modèle de base répondait sèchement (« Paris ») ; après SFT, il enrobe ses réponses dans des phrases complètes (« La capitale est Paris. »), donc la bonne réponse reste présente (`is_included` ↑) mais ce n'est plus une correspondance exacte. Le SFT a rendu le modèle conversationnel, exactement comme prévu. À noter aussi : ARC challenge s'améliore avec le SFT (0,27 → 0,31 acc_norm), tandis que la compétence linguistique de base (grammaire, vocabulaire) est préservée.
### Usage prévu & limites
**Usage prévu.** Conversation française, résumé, réécriture, questions-réponses factuelles simples, éducation et expérimentation. Un démonstrateur, pas un système de production.
**Limites.**
- **Taille.** À 1,24B paramètres, connaissances et raisonnement limités ; hallucine sur les faits précis. Ne vous y fiez pas pour l'exactitude factuelle.
- **Aucun safety tuning.** Le SFT ne contenait **aucune donnée de refus ou de sécurité**. Le modèle n'a pas été entraîné à refuser des requêtes nuisibles, biaisées ou inappropriées, et peut produire de tels contenus. Il n'est **pas** adapté à un déploiement public ou non supervisé.
- **Français uniquement**, contexte limité à 2048 tokens.
- **Maths, code, juridique :** délibérément exclus du SFT ; performances faibles attendues.
### Utilisation
#### Transformers
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "rodin-llm/rodin-1b-instruct"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
messages = [{"role": "user", "content": "Explique-moi en deux phrases ce qu'est la photosynthèse."}]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").cuda()
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7, top_p=0.9)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
```
#### Ollama (GGUF)
```
ollama run rodin-1b
```
### Procédure d'entraînement (résumé)
- **Pré-entraînement de base :** 478 000 steps, ~32B tokens français, B200 spot louée (bfloat16). Voir le [modèle de base](https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b).
- **SFT :** full fine-tune sur 5 000 exemples ChatML, une seule RTX 3090, loss masquée sur les réponses de l'assistant uniquement.
- **Export :** `RodinLM` maison → `LlamaForCausalLM` HuggingFace → GGUF (F16, Q8_0, Q4_K_M).
### Licence
Publié sous licence **Apache 2.0**.
### Remerciements & transparence
Mené par une seule personne, avec une **assistance IA assumée et transparente** tout du long. Merci à EleutherAI (évaluation), aux équipes HPLT et Pleias (données), à Wikimedia, et aux projets llama.cpp / Ollama / LM Studio.
```bibtex
@misc{rodin1binstruct2026,
title = {RODIN-1B-Instruct: A French Conversational Model Trained From Scratch},
author = {RODIN},
year = {2026},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/rodin-llm/rodin-1b-instruct}}
}
```