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 Modelo treinado a partir do Bertimbau da Neuralmind (https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased)
 em um dataset chamado B2W-Reviews01. Que é um corpus aberto de reviews de produtos. 
 Ele contém mais de 130 mil avaliações de clientes de comércio eletrônico, coletadas no site da Americanas.com (https://github.com/americanas-tech/b2w-reviews01)
+O modelo rodou por apenas 50 minutos (3 épocas) numa instância do google com a GPU T4.
+
+O propósito desse projeto é totalmente para fins didáticos, onde a ideia é mostrar como fazer fine tunning de modelos para outras
+tarefas de NLP além da geração de textos. Encorajo quem encotrar esse repositório à rodar ele por muito mais tempo para conseguir melhores
+resultados.
 
 # Resultados
 
-Epoch 	Training Loss 	Validation Loss 	Accuracy 	F1 Score
-  1 	  0.863100 	       0.873007 	    0.621733 	0.491815
-  2 	  0.802800 	       0.897009 	    0.620914 	0.554796
-  3 	  0.692400 	       0.966356 	    0.619210 	0.557672
+* Epoch 1:
+  - Training Loss: 0.863100
+  - Validation Loss: 0.873007
+  - Accuracy: 0.621733
+  - f1_score: 0.491815
+
+* Epoch 2:
+  - Training Loss: 0.802800
+  - Validation Loss: 0.897009
+  - Accuracy: 0.620914
+  - f1_score: 0.554796
 
+* Epoch 3:
+  - Training Loss: 0.692400
+  - Validation Loss: 0.966356
+  - Accuracy: 0.619210
+  - f1_score: 0.557672
 
 # Github