RINA Coder — Base

Modele de langage RINA AI dedie a la generation, la completion et l explication de code. Site : plateforme-rina.com · Code : github.com/siliconcorerina/RINA-AI

Statut : placeholder. Les poids ne sont pas encore publies. Ce depot reserve l identifiant siliconcorerina/rina-coder-base et decrit le modele cible. La premiere version sera annoncee via les issues du depot GitHub.

Description

RINA Coder est la famille de modeles de generation de code maintenue par l equipe RINA AI. Cette variante base est destinee a la completion et a la generation libre. Une variante instruct suivra pour les usages conversationnels.

Usage prevu

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "siliconcorerina/rina-coder-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

prompt = "def fibonacci(n):"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, temperature=0.2)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Voir aussi le script de demo : demo/inference_example.py.

Cas d usage

Completion de code dans des editeurs et IDE
Generation de fonctions a partir de docstrings
Explication de snippets de code
Refactoring assiste
Tests unitaires generes a partir du code source

Hors perimetre

Conseil juridique, medical ou financier
Decisions impactant des personnes (recrutement, credit, etc.)
Usage en production sans verification humaine du code genere

Donnees d entrainement

A documenter lors de la publication du premier checkpoint. Les sources prevues incluent :

Code open source sous licences permissives
Documentation technique publique
Corpus de problemes de programmation (HumanEval-like)

Evaluation

Les benchmarks cibles sont :

Benchmark	Statut
HumanEval (pass@1)	a venir
MBPP (pass@1)	a venir
MultiPL-E (Rust, Go, Kotlin)	a venir
RINA-Bench (interne)	a venir

Suivi : issues evaluation.

Limitations

Le code genere peut contenir des bugs, des failles de securite, ou ne pas compiler. Toujours relire et tester.
Le modele peut halluciner des API ou des bibliotheques inexistantes.
Les performances varient fortement selon le langage et le domaine.
Le contexte est limite ; les fichiers tres longs ne sont pas couverts dans une seule passe.

Licence

MIT. Voir LICENSE.

Contact

Citation

@misc{rinacoder2026,
  title  = {RINA Coder: a code language model by RINA AI},
  author = {RINA AI Team},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/siliconcorerina/rina-coder-base}
}

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