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language: fr
tags:
  - cgi
  - fiscal
  - transformer
  - from-scratch
license: other
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# CGI Transformer

Modèle transformer entraîné from scratch sur le Code Général des Impôts (CGI) 2026 français.
Architecture custom (RoPE, RMSNorm, SwiGLU, attention causale) — voir `config.json` pour les
hyperparamètres et le dépôt source pour le code du modèle (`CGITransformer`).

## Architecture

| paramètre | valeur |
|---|---|
| vocab_size | 10413 |
| d_model | 256 |
| num_heads | 8 |
| num_layers | 6 |
| hidden_dim | 1024 |
| max_seq_len | 512 |
| dropout | 0.1 |

## Entraînement

| info | valeur |
|---|---|
| best_epoch | 14 |
| epochs_trained | 18 |
| learning_rate | 0.0002 |
| batch_size | 8 |
| weight_decay | 0.1 |
| dropout | 0.1 |
| label_smoothing | 0.1 |

## Métriques (meilleur checkpoint)

| métrique | valeur |
|---|---|
| val_loss | 2.7281 |
| val_perplexity | 15.3035 |
| val_accuracy | 0.5590 |
| test_loss | 2.4548 |
| test_perplexity | 11.6441 |
| test_accuracy | 0.5934 |

## Utilisation

Ce modèle utilise une architecture custom, non enregistrée dans `transformers`.
Chargement avec le code source du dépôt d'origine :

```python
from safetensors.torch import load_file
from src.model import CGITransformer, CGITransformerConfig

with open("config.json") as f:
    import json
    cfg = json.load(f)

config = CGITransformerConfig(
    vocab_size=cfg["vocab_size"], d_model=cfg["d_model"], num_heads=cfg["num_heads"],
    num_layers=cfg["num_layers"], hidden_dim=cfg["hidden_dim"], max_seq_len=cfg["max_seq_len"],
    dropout=0.0,
)
model = CGITransformer(config)
# lm_head.weight est tied avec l'embedding et n'est pas dupliqué dans le fichier safetensors
# (déjà tied à la construction du modèle) -> strict=False pour ignorer cette clé absente
model.load_state_dict(load_file("model.safetensors"), strict=False)
model.eval()
```

Le tokenizer est un `tokenizers.Tokenizer` (fichier `tokenizer.json`) :

```python
from tokenizers import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")
```