File size: 16,924 Bytes
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- pt
- en
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- text-generation-inference
- transformers
- qwen
- gguf
- brazil
- brasil
- portuguese
base_model: Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
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name: tweetSentBR
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- type: f1_macro
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name: Open Portuguese LLM Leaderboard
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# Cabra Qwen 7b
<img src="https://uploads-ssl.webflow.com/65f77c0240ae1c68f8192771/660b1a4df7de79066317cafe_cabra2.png" width="400" height="400">
Esse modelo é um finetune do [Qwen 1.5 7b Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat) com o dataset interno Cabra 10k. Esse modelo é optimizado para português e responde em portuguese nativamente. Ele apresenta melhoria em varios benchmarks brasileiros em comparação com o modelo base.
**Exprimente o nosso demo aqui: [CabraChat](https://huggingface.co/spaces/nicolasdec/CabraChat).**
**Conheça os nossos outros modelos: [Cabra](https://huggingface.co/collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b).**
## Detalhes do Modelo
### Modelo: Qwen 1.5 7b chat
Qwen1.5 é uma série de modelos de linguagem que inclui modelos de linguagem decodificadores de diferentes tamanhos de modelo. Para cada tamanho, lançamos o modelo de linguagem base e o modelo de chat alinhado. Baseia-se na arquitetura Transformer com ativação SwiGLU, viés de atenção QKV, atenção de consulta em grupo, mistura de atenção de janela deslizante e atenção completa, etc. Adicionalmente, temos um tokenizador melhorado adaptativo a múltiplas línguas naturais e códigos. Para a versão beta, temporariamente não incluímos GQA e a mistura de SWA e atenção completa.
### dataset: Cabra 10k
Dataset interno para finetuning. Vamos lançar em breve.
### Quantização / GGUF
Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".
### Exemplo
```
<s> [INST] What makes Brasília special? [/INST] Brasília, a capital do Brasil, é uma cidade única e especial por várias razões. Estabelecida como o novo centro político do país em 1960, ela foi projetada pelo arquiteto Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa para ser um símbolo da modernidade e progresso brasileiro.
Aqui estão algumas características que tornam Brasília especial:
Design Urbano: A cidade é conhecida por seu design inovador e futurista, com seus arranha-céus imponentes, grandes praças abertas e espaços verdes extensos. O layout da cidade segue um padrão de grade, com cada distrito representando diferentes aspectos da cultura e história brasileira.
Praça dos Três Poderes: Está enorme praça central é cercada pelos prédios da Assembleia Nacional (conhecido como "Palácio do Planalto"), Senado Federal e Supremo Tribunal Federal. É um marco icônico da cidade e um local popular para eventos políticos.
Monumentos e Arquitetura: Brasília possui muitos monumentos impressionantes e edifícios arquitetônicos notáveis, incluindo o Museu Nacional de História Natural e Ciências, o Planetário Anhembi, o Palácio da Alvorada e a Basílica Nossa Senhora Aparecida.
Espaços Verdes: A cidade é cercada por parques e reservas naturais, proporcionando aos moradores e visitantes amplos espaços para relaxar, praticar esportes ou simplesmente apreciar a beleza natural do ambiente.
Cultura e Eventos: Como a capital nacional, Brasília hospeda vários festivais culturais e eventos importantes ao longo do ano, como o Festival Internacional de Cinema de Brasília, o Carnaval das Nações Unidas e o Festival de Música de Verão de Brasília.
Significado Histórico: A construção de Brasília marcou um momento significativo na história do Brasil, pois simbolizou sua independência política e busca pela modernização. Ela também serviu como exemplo para outros países em desenvolvimento que buscavam criar novas capitais.
Inclusão Social: Brasília foi projetada levando em consideração a inclusão social, com bairros bem planejados distribuídos uniformemente pela cidade para garantir acesso igualitário à educação, saúde e serviços públicos.
Em resumo, Brasília é uma cidade única e especial devido ao seu design inovador, pontos turísticos icônicos, conexão histórica com o desenvolvimento do Brasil e compromisso com a inclusão social.
</s>
```
### Paramentros de trainamento
```
- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 2
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 64
- total_eval_batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.01
- num_epochs: 3
```
### Framework
- Transformers 4.39.0.dev0
- Pytorch 2.1.2+cu118
- Datasets 2.14.6
- Tokenizers 0.15.2
## 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 viéses de modelos gerativos.
**Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa.**
### Evals
| Tasks | Version | Filter | n-shot | Metric | Value | Stderr |
|-----------------------------|---------|----------------------|--------|----------|--------|---------|
| assin2_rte | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.8852 | ± 0.0046 |
| | | all | 15 | acc | 0.8852 | ± 0.0046 |
| assin2_sts | 1.1 | all | 15 | pearson | 0.7618 | ± 0.0067 |
| | | all | 15 | mse | 0.5283 | ± N/A |
| bluex | 1.1 | all | 3 | acc | 0.5605 | ± 0.0107 |
| | | exam_id__USP_2021 | 3 | acc | 0.5385 | ± 0.0400 |
| | | exam_id__UNICAMP_2021_2| 3 | acc | 0.5490 | ± 0.0401 |
| | | exam_id__USP_2019 | 3 | acc | 0.4750 | ± 0.0455 |
| | | exam_id__USP_2022 | 3 | acc | 0.4898 | ± 0.0413 |
| | | exam_id__USP_2020 | 3 | acc | 0.5714 | ± 0.0381 |
| | | exam_id__UNICAMP_2019| 3 | acc | 0.6200 | ± 0.0398 |
| | | exam_id__USP_2018 | 3 | acc | 0.5000 | ± 0.0392 |
| | | exam_id__USP_2024 | 3 | acc | 0.7073 | ± 0.0411 |
| | | exam_id__UNICAMP_2020| 3 | acc | 0.6000 | ± 0.0382 |
| | | exam_id__UNICAMP_2024| 3 | acc | 0.6000 | ± 0.0422 |
| | | exam_id__USP_2023 | 3 | acc | 0.5682 | ± 0.0429 |
| | | exam_id__UNICAMP_2018| 3 | acc | 0.4444 | ± 0.0391 |
| | | exam_id__UNICAMP_2021_1| 3 | acc | 0.4783 | ± 0.0425 |
| | | exam_id__UNICAMP_2023| 3 | acc | 0.6047 | ± 0.0430 |
| | | exam_id__UNICAMP_2022| 3 | acc | 0.7179 | ± 0.0416 |
| enem | 1.1 | all | 3 | acc | 0.6921 | ± 0.0071 |
| | | exam_id__2012 | 3 | acc | 0.7241 | ± 0.0240 |
| | | exam_id__2015 | 3 | acc | 0.7059 | ± 0.0241 |
| | | exam_id__2023 | 3 | acc | 0.6741 | ± 0.0233 |
| | | exam_id__2016_2 | 3 | acc | 0.6992 | ± 0.0238 |
| | | exam_id__2022 | 3 | acc | 0.6090 | ± 0.0245 |
| | | exam_id__2010 | 3 | acc | 0.7436 | ± 0.0233 |
| | | exam_id__2016 | 3 | acc | 0.6612 | ± 0.0248 |
| | | exam_id__2009 | 3 | acc | 0.7391 | ± 0.0236 |
| | | exam_id__2014 | 3 | acc | 0.6606 | ± 0.0262 |
| | | exam_id__2017 | 3 | acc | 0.7155 | ± 0.0241 |
| | | exam_id__2011 | 3 | acc | 0.7778 | ± 0.0222 |
| | | exam_id__2013 | 3 | acc | 0.6019 | ± 0.0272 |
| faquad_nli | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.5780 | ± 0.0165 |
| | | all | 15 | acc | 0.7785 | ± 0.0115 |
| hatebr_offensive_binary | 1.0 | all | 25 | f1_macro | 0.7632 | ± 0.0082 |
| | | all | 25 | acc | 0.7736 | ± 0.0079 |
| oab_exams | 1.5 | all | 3 | acc | 0.4323 | ± 0.0061 |
| | | exam_id__2015-18 | 3 | acc | 0.5000 | ± 0.0322 |
| | | exam_id__2015-17 | 3 | acc | 0.5128 | ± 0.0326 |
| | | exam_id__2010-01 | 3 | acc | 0.3412 | ± 0.0297 |
| | | exam_id__2016-21 | 3 | acc | 0.4000 | ± 0.0317 |
| | | exam_id__2012-06 | 3 | acc | 0.4500 | ± 0.0322 |
| | | exam_id__2011-05 | 3 | acc | 0.3750 | ± 0.0313 |
| | | exam_id__2016-20a | 3 | acc | 0.3250 | ± 0.0302 |
| | | exam_id__2018-25 | 3 | acc | 0.4250 | ± 0.0319 |
| | | exam_id__2016-19 | 3 | acc | 0.4359 | ± 0.0325 |
| | | exam_id__2017-22 | 3 | acc | 0.4250 | ± 0.0319 |
| | | exam_id__2016-20 | 3 | acc | 0.3875 | ± 0.0315 |
| | | exam_id__2014-14 | 3 | acc | 0.4875 | ± 0.0324 |
| | | exam_id__2017-24 | 3 | acc | 0.4625 | ± 0.0322 |
| | | exam_id__2017-23 | 3 | acc | 0.4250 | ± 0.0320 |
| | | exam_id__2012-06a | 3 | acc | 0.4625 | ± 0.0321 |
| | | exam_id__2014-15 | 3 | acc | 0.5256 | ± 0.0326 |
| | | exam_id__2012-09 | 3 | acc | 0.3377 | ± 0.0310 |
| | | exam_id__2012-07 | 3 | acc | 0.4500 | ± 0.0322 |
| | | exam_id__2014-13 | 3 | acc | 0.4500 | ± 0.0322 |
| | | exam_id__2012-08 | 3 | acc | 0.4750 | ± 0.0323 |
| | | exam_id__2013-11 | 3 | acc | 0.4250 | ± 0.0319 |
| | | exam_id__2011-03 | 3 | acc | 0.3636 | ± 0.0279 |
| | | exam_id__2013-12 | 3 | acc | 0.4625 | ± 0.0321 |
| | | exam_id__2011-04 | 3 | acc | 0.3875 | ± 0.0315 |
| | | exam_id__2010-02 | 3 | acc | 0.5400 | ± 0.0288 |
| | | exam_id__2013-10 | 3 | acc | 0.4250 | ± 0.0320 |
| | | exam_id__2015-16 | 3 | acc | 0.4125 | ± 0.0318 |
| portuguese_hate_speech_binary | 1.0 | all | 25 | f1_macro | 0.6969 | ± 0.0119 |
| | | all | 25 | acc | 0.7356 | ± 0.0107 |
# [Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard)
Detailed results can be found [here](https://huggingface.co/datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/nicolasdec/CabraQwen7b)
| Metric | Value |
|--------------------------|---------|
|Average |**66.99**|
|ENEM Challenge (No Images)| 69.21|
|BLUEX (No Images) | 56.05|
|OAB Exams | 43.23|
|Assin2 RTE | 88.52|
|Assin2 STS | 76.17|
|FaQuAD NLI | 57.80|
|HateBR Binary | 76.32|
|PT Hate Speech Binary | 69.69|
|tweetSentBR | 65.96|
|