LCARS AI StarTrek Computer

🚀 星际数据融合文本生成模型

本项目致力于构建一个独特的文本生成模型，它融合了多种主题的数据，如《星际迷航》相关内容、NASA太空数据、圣经与历史资料等，旨在模拟星际飞船计算机进行多领域的知识交流与探讨，提升模型在辨别古代外星相关真相、处理多角色讨论等方面的能力。

🚀 快速开始

若您拥有《星际迷航》相关数据，请务必提供给我们，因为这个星际飞船计算机数据库存档急需此类数据！有了这些数据，我就能将该模型正确地主题化，使其更好地扮演星际飞船计算机的角色。

除了《星际迷航》数据，我还收集了一些NASA的太空数据，以及MUFON（不明飞行物研究组织）的文件，目前我仍在为这些文件构建合适的提示词，以便进行数据召回和询问。

我还计划添加大量的圣经数据和历史资料，这些资料来源于宗教经典。模型可以模拟哲学家们探讨古代历史，利用历史和事实数据解决他们在生活中遇到的问题。在为模型生成人物传记和角色设定后，让不同角色进行讨论，他们会根据所处的时代对彼此的成就感到惊叹。

为了增强模型辨别古代外星真相的能力，我们需要多种角色参与这些讨论，并尽可能多地提供历史事实和资料。这包括已知历史时期的占星学、天文学、地震学和生态学数据，以及来自YouTube字幕的一些未经证实的假设，这些都是非常有用的主题数据来源。

✨ 主要特性

多模型融合

本模型是通过各种融合方法将多个模型合并而成的。它回收了那些可能被其母模型遗弃的先前模型，是“模型中的模型”。这意味着它可能在某些任务上表现出色，也可能遗忘一些任务，但总体表现值得期待。

数据清理与优化

曾经有一些不适当的NSFW（不适合工作场合）内容，从角色扮演到色情内容，以及各种角色和设定被下载到模型中。为了解决这个问题，这些模型被合并到专门针对数学、医学数据、编码操作甚至翻译训练的其他模型中。

深度训练与新方法应用

模型经过了大量的DPO（Direct Preference Optimization）训练，并采用了各种新的方法。例如，DeepMind系列是一个特殊的系列，它包含自我纠正、视觉空间感知和逐步思考等功能。多模型融合通常可以修复模型之间的错误和训练差距，希望所有的模型都能完美融合，使模型能够执行未知和未编程的任务。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。