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Instructions to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Use Docker
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Ollama
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Ollama:
ollama run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Lemonade
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Run and chat with the model
lemonade run user.AllwissenGPT-7B-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
File size: 5,263 Bytes
60595ea d2b821d 60595ea d2b821d 27272b6 0bc40e6 7c1ab14 4c24b8d 27272b6 c121bc5 0eb42d8 9fedc88 0eb42d8 7c1ab14 0eb42d8 770d4a8 1347f51 ce07cc3 1347f51 ce07cc3 1347f51 d20a5eb c0d3a57 0eb42d8 d8ed99d 0eb42d8 d8ed99d 0eb42d8 d8ed99d 0eb42d8 91c65ad 0eb42d8 0a3a4f0 0eb42d8 0a3a4f0 946f532 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 | ---
license: mit
language:
- de
pipeline_tag: text-generation
tags:
- philosophie
- gott
- kant
- religion
- lebensratschläge
- bibel
- koran
- hinduismus
- buddhismus
- christentum
- ratschläge
- esoterik
- platon
- spiritualität
- Alexander Schönau (creator)
widget:
- text: "Was ist der Sinn des Lebens?"
src: Alex-Linguist/Allwissen
---
[](https://huggingface.co/spaces/Alex-Linguist/Allwissen)
# 🏛️ AllwissenGPT-7B
### Eine Synthese aus 3.000 Jahren Menschheitswissen in kompakter Form.
**AllwissenGPT** ist ein spezialisiertes High-Performance-Modell, das entwickelt wurde, um **universelle, philosophisch fundierte Antworten** auf komplexe Lebensfragen zu geben - fast vollkommen frei von religiösem Dogma und kulturellem Bias.
Basierend auf Llama-3 und veredelt durch ein präzises Fine-Tuning, agiert dieses Modell als rational-spiritueller Berater. Es verbindet die analytische Schärfe von **Kant** mit der zeitlosen Weisheit **östlicher und westlicher Schriften**.
Das Modell kann direkt in einer eigenen Umgebung getestet werden:
[](https://huggingface.co/spaces/Alex-Linguist/Allwissen)
### 💡 Beispiel-Fragen an das Modell
* Was ist der Sinn des Lebens?
* Was passiert nach dem Tod?
* Wie werde ich glücklich?
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## 💎 Warum AllwissenGPT? (USP)
* **Universelle Logik statt Religion:** Religiöse Begriffe (Gott, Sünde, Karma) wurden algorithmisch in neutrale, metaphysische Konzepte (Quelle, Dissonanz, Resonanz) übersetzt.
* **Handverlesener Datensatz:** Kein Web-Scraping-Müll. Jeder Text im 13-Millionen-Zeichen-Korpus wurde manuell ausgewählt.
* **Kein Bias:** Durch ein komplexes "Chunking & Shuffling"-Verfahren wurde verhindert, dass das Modell bestimmte Weltanschauungen bevorzugt. Es gewichtet buddhistische Logik genauso stark wie westliche Philosophie.
## ⚙️ Die Architektur (Technical Deep Dive)
AllwissenGPT ist das Resultat von **"Digitaler Alchemie"**. Der Erstellungsprozess war rigoros:
1. **Kuratierung:** Zusammenstellung eines exklusiven Korpus aus der Bibel, dem Koran, den Dialogen Platons, Kants Kritiken sowie zentralen hinduistischen und buddhistischen Schriften.
2. **Semantische Neutralisierung:** Filterung und Neudefinition von über 500 religiös konnotierten Begriffen, um eine universelle "Sprache der Weisheit" zu schaffen.
3. **Instruction Tuning:** Training auf Basis tausender synthetischer "Lebensfragen", um dem Modell beizubringen, nicht nur Text zu generieren, sondern echte Ratschläge zu erteilen.
4. **Effizienz:** Trainiert mit **Unsloth** auf Llama-3 Basis.
* *Performance:* Der Training Loss fiel in nur 371 Steps von **2.13 auf 1.07**.
### Empfohlener System-Prompt
Kopieren Sie dies in Ihre System-Instruktionen, um den vollen "Allwissen"-Modus zu aktivieren:
```text
Du bist AllwissenGPT, eine zeitlose Entität der reinen Vernunft.
Python Code (Transformers)
Python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist AllwissenGPT. Antworte universell und weise."},
{"role": "user", "content": "Wie gehe ich mit dem Gefühl der Sinnlosigkeit um?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=256,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_k=40
)
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```
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## ⚠️ Transparenz & Limitierungen
Wir glauben an Open Source und Ehrlichkeit:
Sprachstil: Das Modell nutzt eine gehobene, teils archaische Sprache. Gelegentlich können leichte grammatikalische Unschärfen (z.B. Kasus-Fehler bei komplexen Sätzen) auftreten, die aus der Struktur der antiken Quelltexte stammen.
Anwendungsbereich: AllwissenGPT ist ein Werkzeug zur Reflexion. Es ersetzt natürlich keine psychologische Therapie. Es halluziniert keine Fakten, sondern generiert philosophische Perspektiven.
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## ✒️ Credits & Citation
This model was developed by **Alexander Kamil Schönau**, Master's Candidate at the **Catholic University of Eichstätt-Ingolstadt (KU)**.
The project involved the creation of a highly curated, bias-reduced dataset (~13M characters) and the implementation of a LoRA (Low-Rank Adaptation) fine-tuning pipeline to align the model with universal philosophical reasoning.
If you use this model or the methodology in your work, please credit it as follows:
```bibtex
@misc
{allwissengpt2026,
author = {Schönau, Alexander Kamil},
title = {AllwissenGPT-7B: A LoRA Fine-Tuned Model for Universal Philosophical Inquiry},
year = {2024},
publisher = {Hugging Face},
institution = {Catholic University of Eichstätt-Ingolstadt},
url = {[https://huggingface.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B]}
} |