Skip to main content

NINMENI — Framework Model Bahasa Native Indonesia

NINMENI adalah kerangka riset dan rekayasa untuk membangun model bahasa yang native terhadap bahasa Indonesia, dari lapisan paling dasar.

Hierarki: framework NINMENI → paradigma NMU → model (contoh: Veyra).

  • NMU (ninmeni meaning unit) — paradigma representasi: satu karakter = satu identitas tetap, di ruang karakter statis universal. Tanpa segmentasi sub-kata, tanpa UNK. Bahasa Indonesia hidup dari imbuhan; dengan membaca per karakter, akar kata selalu tampak utuh di setiap turunannya — model menemukan pola imbuhan sendiri.
  • Veyra — model yang lahir dari kerangka ini. Generasi pertama: Veyra 75M. Generasi kedua: Veyra Nyra 98M, dimulai dari nol pada Agustus 2026 dan kini berada dalam evaluasi research-only dari checkpoint produksi immutable langkah 5.000.

Repo ini adalah jalur GENERASI PERTAMA

Kode dan ruang karakter di sini adalah jalur yang dipakai membangun Veyra 75M, dengan ruang karakter ±4.450 (registry/nmu_v1.json). Ia utuh dan berjalan untuk generasi itu.

Generasi kedua memakai ruang karakter 10.240 dengan format berkas registry yang berbeda, sehingga codec di repo ini tidak dapat memuatnya. Perbedaannya bukan sekadar jumlah: 4.450 ID pertama tetap persis sama, tetapi berkas registry generasi kedua memakai skema entries — bukan codepoints seperti di sini.

Perubahan inti lain pada generasi kedua: besaran yang menakar kerja tiap lapisan kini diturunkan sendiri di dalam paradigma NINMENI (Ξ_EMYLTON), menggantikan rumusan yang sebelumnya berasal dari luar NMU. Perubahan itu ada di arsitektur internal Veyra, yang memang tidak pernah dipublikasikan di repo ini (model/ berisi decoder referensi polos — lihat bagian Status & batas yang jujur).

Jalur generasi kedua akan diterbitkan setelah mekanisme, provenance, evaluasi, dan release gate-nya matang. Sampai saat itu, repo ini dipertahankan sebagai jalur Generasi 1 yang dapat digunakan dan direproduksi apa adanya. Keberadaan checkpoint internal Generasi 2 bukan izin untuk memindahkan klaim kapabilitas ke repo ini.

Isi repo

nmu/         codec NMU (paket paradigma) (encode/decode 1 karakter = 1 ID, registry-driven)
registry/    ruang karakter statis (nmu_v1.json)
model/       model REFERENSI (decoder polos) — titik colok arsitektur Anda; BUKAN arsitektur Veyra
training/    loop historis Generasi 1: substrat + pengalaman operasional (field legacy SFT)
pipeline/    build_shards.py — teks JSONL -> shard ids (mmap-able)
configs/     contoh konfigurasi
docs/        panduan kurikulum data
examples/    contoh format pengalaman substrat dan operasional Generasi 1

Mulai cepat

  1. Siapkan korpus JSONL {"teks": "..."} (lihat examples/curriculum/).
  2. Shardize: python pipeline/build_shards.py --inputs korpus.jsonl --out data/shards
  3. Latih: python -m training.train_unified_native --config configs/contoh_75m.yaml \ --shards data/shards/train --sft data/sft_train.jsonl --registry registry/nmu_v1.json

Nama argumen dan modul sft pada perintah di atas adalah provenance implementasi Generasi 1, bukan nama mekanisme belajar canonical NINMENI. Di dalam ontologi NINMENI, berkas tersebut adalah aset pengalaman operasional; Kristalisasi adalah inti kausal belajar pada jalur Generasi 2. Nama legacy dipertahankan di repo ini agar contoh dan checkpoint Generasi 1 tetap reproduktif.

Mulai dengan NINMENI Hands-On

NINMENI Hands-On adalah program partisipasi dari Laboratorium Terbuka NINMENI. Mulai dari eksperimen kecil yang benar-benar tersedia di jalur publik ini:

  1. muat registry NMU Generasi 1;
  2. buktikan satu karakter menghasilkan tepat satu ID;
  3. buktikan decode(encode(teks)) sama dengan hasil normalisasi canonical;
  4. simpan revision, hash registry, environment, command, dan hasil;
  5. kirim reproduction receipt melalui issue.

Panduan lengkap: HANDS_ON.md. Aturan kontribusi dan batas bukti: CONTRIBUTING.md.

Status & batas yang jujur

Proyek ini dibuka bertahap. Kode di sini adalah pipeline yang benar-benar dipakai membangun Veyra 75M — generasi pertama — bukan kode demonstrasi. Yang TIDAK ada di repo ini: bobot model (untuk generasi mana pun), arsitektur internal Veyra (model/ berisi referensi polos sebagai titik colok — lihat docs/antarmuka-model.md), korpus pelatihan, dan catatan riset internal. Evaluasi menyeluruh menunggu dokumentasi teknis rilis penuh.

Batas yang perlu dinyatakan terus terang: repo ini tidak mengikuti generasi kedua. Ia tidak usang untuk apa yang dikerjakannya, tetapi ia juga bukan versi lama dari jalur yang sedang berjalan sekarang — keduanya sudah bercabang. Kalau Anda memakai repo ini, Anda memakai jalur generasi pertama, dan itu memang tetap sah.

Kontribusi & lisensi

Kode di repo ini dilisensikan di bawah Apache License 2.0 (lihat LICENSE). Kontribusi dipersilakan melalui issue / pull request. Temuan yang berbeda atau falsifier yang membatalkan dugaan diperlakukan sebagai kontribusi, bukan kegagalan komunitas.

Kontak

Emylton Leunufna — pencipta framework NINMENI & paradigma NMU — emylleons8@gmail.com

Metadata

Release files for ninmeni 0.1.6

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for ninmeni 0.1.6
File Size Uploaded Provenance
ninmeni-0.1.6.tar.gz 58.5 kB Without provenance Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for ninmeni 0.1.6
File Interpreter ABI Platform
ninmeni-0.1.6-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 80.5 kB

Release files / ninmeni-0.1.6.tar.gz

Download URL ninmeni-0.1.6.tar.gz
Size 58.5 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
4d8bdfe982013fbe80c7142902b63125d3bf23a34685078b24e4600273042159
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
5a0bf3917b6f6460ae97d5a49081f716b3ccaccb5765b85f7fc295769ec11803
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.12.13

Release files / ninmeni-0.1.6-py3-none-any.whl

Download URL ninmeni-0.1.6-py3-none-any.whl
Size 22.0 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
e18f75a9761d6fdc872a9eb8cf562e8ab0693bfe1d168fc6748d1e5507976ec7
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
b05dc540f515fa519553c9c621926cce710c9599f2ddf910a54a8ae895c8ff50
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.12.13

Security for ninmeni 0.1.6

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page