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