--- language: - pt - en license: cc-by-nc-2.0 tags: - text-generation-inference - transformers - llama - gguf - brazil - brasil - 8b - portuguese base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct pipeline_tag: text-generation model-index: - name: CabraLlama3-8b results: - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: ENEM Challenge (No Images) type: eduagarcia/enem_challenge split: train args: num_few_shot: 3 metrics: - type: acc value: 74.67 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: BLUEX (No Images) type: eduagarcia-temp/BLUEX_without_images split: train args: num_few_shot: 3 metrics: - type: acc value: 56.88 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: OAB Exams type: eduagarcia/oab_exams split: train args: num_few_shot: 3 metrics: - type: acc value: 49.29 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: Assin2 RTE type: assin2 split: test args: num_few_shot: 15 metrics: - type: f1_macro value: 90.44 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: Assin2 STS type: eduagarcia/portuguese_benchmark split: test args: num_few_shot: 15 metrics: - type: pearson value: 69.85 name: pearson source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: FaQuAD NLI type: ruanchaves/faquad-nli split: test args: num_few_shot: 15 metrics: - type: f1_macro value: 70.38 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: HateBR Binary type: ruanchaves/hatebr split: test args: num_few_shot: 25 metrics: - type: f1_macro value: 85.05 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: PT Hate Speech Binary type: hate_speech_portuguese split: test args: num_few_shot: 25 metrics: - type: f1_macro value: 60.1 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: tweetSentBR type: eduagarcia/tweetsentbr_fewshot split: test args: num_few_shot: 25 metrics: - type: f1_macro value: 68.08 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b name: Open Portuguese LLM Leaderboard --- # Cabra Llama-3 8B O Cabra Llama-3 8B é uma versão aprimorada do Meta-Llama-3-8B-Instruct, refinado com o uso do dataset Cabra 30k. Este modelo foi especialmente otimizado para compreender e responder em português. **Experimente o modelo no [nosso chat](https://huggingface.co/spaces/botbot-ai/CabraLlama3).** **Conheça os nossos outros modelos e datasets [Cabra](https://huggingface.co/collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b).** ## Detalhes do modelo base ### Modelo: Meta-Llama-3-8B-Instruct A Meta desenvolveu e lançou a família de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos pré-treinados e ajustados por instruções nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruções são otimizados para casos de uso em diálogos e superam muitos dos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. Além disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a segurança. Arquitetura do Modelo: Llama 3 é um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para se alinhar às preferências humanas quanto à utilidade e segurança. ### Dataset: Cabra 30k Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve. ### Quantização / GGUF Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization". ### Exemplo ``` [INST] Me conte alguns fatos interessantes sobre Brasília. [/INST] Brasília é a capital do Brasil e foi projetada pelo arquiteto brasileiro Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa. Aqui estão alguns fatos interessantes sobre Brasília: 1. Brasília foi construída nos anos 1960. A cidade foi construída para substituir o antigo local da capital do Brasil, Rio de Janeiro, que estava ficando muito lotado. 2. A arquitetura de Brasília é única e é caracterizada por formas modernistas e abstratas. A cidade é dividida em dois planos principais: o plano piloto, que é a área central da cidade, e o plano terrestre, que é a área residencial. 3. Brasília é conhecida por seus marcos icônicos, como a Catedral Metropolitana Nossa Senhora da Aparecida, o Palácio da Alvorada e o Palácio do Planalto, que são os locais de trabalho do presidente do Brasil. 4. A cidade é lar do Estádio Nacional Mane Garrincha, que recebe jogos de futebol e tem capacidade para 72.788 torcedores. O estádio recebe o nome do famoso jogador de futebol Garrincha, que nasceu em Brasília. 5. Brasília é uma cidade relativamente nova e tem uma população de cerca de 3 milhões de pessoas. Apesar de ser relativamente nova, a cidade é conhecida por sua cultura vibrante e é um centro de turismo, negócios e política no Brasil. ``` ## Uso O modelo é destinado, por agora, a fins de pesquisa. As áreas e tarefas de pesquisa possíveis incluem: - Pesquisa sobre modelos gerativos. - Investigação e compreensão das limitações e vieses de modelos gerativos. **Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa. Entre em contato para mais informações. ** ### Avaliações / Evals | Tasks |Metric |LLAMA3 Base Instruct Value|Stderr|Finetune Cabra Value|Stderr| |-----------------------------|-------|--------------------------|------|----------------------|------| |assin2_rte |f1_macro|0.9091 |0.0041|0.9036 |0.0042| | |acc |0.9093 |0.0041|0.9036 |0.0042| |assin2_sts |pearson |0.7517 |0.0074|0.6989 |0.0082| | |mse |0.5985 |N/A |0.6958 |N/A | |bluex |acc |0.5786 |0.0106|0.5786 |0.0106| | |... |... |... |... |... | |enem |acc |0.7012 |0.0070|0.7439 |0.0067| |faquad_nli |f1_macro|0.7516 |0.0132|0.6988 |0.0139| | |acc |0.7938 |0.0112|0.7508 |0.0120| |hatebr_offensive_binary |f1_macro|0.8699 |0.0064|0.8528 |0.0067| | |acc |0.8700 |0.0064|0.8536 |0.0067| |oab_exams |acc |0.5062 |0.0062|0.4911 |0.0062| |portuguese_hate_speech_binary|f1_macro|0.5982 |0.0120|0.5954 |0.0120| | |acc |0.5993 |0.0119|0.5993 |0.0119| # Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results Detailed results can be found [here](https://huggingface.co/datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/botbot-ai/CabraLlama3-8b) and on the [🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard) | Metric | Value | |--------------------------|---------| |Average |**69.42**| |ENEM Challenge (No Images)| 74.67| |BLUEX (No Images) | 56.88| |OAB Exams | 49.29| |Assin2 RTE | 90.44| |Assin2 STS | 69.85| |FaQuAD NLI | 70.38| |HateBR Binary | 85.05| |PT Hate Speech Binary | 60.10| |tweetSentBR | 68.08|