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language:
- pt
license: mit
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- Luciano/lener_br_text_to_lm
widget:
- text: Com efeito, se tal fosse possível, o Poder [MASK] – que não dispõe de função
legislativa – passaria a desempenhar atribuição que lhe é institucionalmente estranha
(a de legislador positivo), usurpando, desse modo, no contexto de um sistema de
poderes essencialmente limitados, competência que não lhe pertence, com evidente
transgressão ao princípio constitucional da separação de poderes.
- text: O autor sustenta que a lei é formal e materialmente inconstitucional, em violação
aos arts. 15, XIV e XV, 19, caput, 53, 71, §1º, I , e 100, VI e X, da Lei Orgânica
do DF, uma vez que, ( i ) originou-se de iniciativa parlamentar quando necessáriainiciativa
privativa do Chefe do Poder Executivo, suscitando, inclusive, violação ao postulado
constitucional da `` reserva de administração '', a qual impede a ingerência normativa
do Poder [MASK] em matérias de competência executiva ; ( ii ) autoriza a delegação
de poder de polícia , atividade típica e exclusiva de Estado , na medida em que
permite ao Distrito Federal firmar convênios com o Conselho Regional de Engenharia
e Agronomia do Distrito Federal - CREA-DF e com o Conselho de Arquitetura e Urbanismo
do Distrito Federal - CAU-DF para, por meio do seu corpo técnico e credenciados,
atuarem na análise de processos de concessão de Alvará de Construção e de Carta
de Habite-se.
base_model: neuralmind/bert-base-portuguese-cased
model-index:
- name: bertimbau-base-finetuned-lener-br
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# bertimbau-base-finetuned-lener-br
This model is a fine-tuned version of [neuralmind/bert-base-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased) on the [Luciano/lener_br_text_to_lm](https://huggingface.co/datasets/Luciano/lener_br_text_to_lm) dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.8132
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 15
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|
| 1.3167 | 1.0 | 2079 | 1.1163 |
| 1.1683 | 2.0 | 4158 | 1.0594 |
| 1.0648 | 3.0 | 6237 | 1.0501 |
| 1.0228 | 4.0 | 8316 | 0.9693 |
| 0.9662 | 5.0 | 10395 | 0.9847 |
| 0.9422 | 6.0 | 12474 | 0.9556 |
| 0.8696 | 7.0 | 14553 | 0.8978 |
| 0.7856 | 8.0 | 16632 | nan |
| 0.7849 | 9.0 | 18711 | 0.9192 |
| 0.7559 | 10.0 | 20790 | 0.8536 |
| 0.7564 | 11.0 | 22869 | 0.9230 |
| 0.7641 | 12.0 | 24948 | 0.8852 |
| 0.7007 | 13.0 | 27027 | 0.8616 |
| 0.7139 | 14.0 | 29106 | 0.8419 |
| 0.6543 | 15.0 | 31185 | 0.8460 |
### Framework versions
- Transformers 4.21.2
- Pytorch 1.12.1+cu113
- Datasets 2.4.0
- Tokenizers 0.12.1
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