--- language: - pt - en license: mit library_name: peft tags: - LLM - Portuguese - Bode - Alpaca - Llama 2 - Q&A metrics: - accuracy - f1 - precision - recall pipeline_tag: text-generation inference: false model-index: - name: bode-13b-alpaca-pt-br 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: 33.66 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 38.25 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 36.04 name: accuracy source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 71.22 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 46.75 name: pearson source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 51.68 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 82.21 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br 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: 65.54 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br name: Open Portuguese LLM Leaderboard - task: type: text-generation name: Text Generation dataset: name: tweetSentBR type: eduagarcia-temp/tweetsentbr split: test args: num_few_shot: 25 metrics: - type: f1_macro value: 47.55 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br name: Open Portuguese LLM Leaderboard --- # BODE

Bode Logo

Bode é um modelo de linguagem (LLM) para o português desenvolvido a partir do modelo Llama 2 por meio de fine-tuning no dataset Alpaca, traduzido para o português pelos autores do [Cabrita](https://huggingface.co/22h/cabrita-lora-v0-1). Este modelo é projetado para tarefas de processamento de linguagem natural em português, como geração de texto, tradução automática, resumo de texto e muito mais. O objetivo do desenvolvimento do BODE é suprir a escassez de LLMs para a língua portuguesa. Modelos clássicos, como o próprio LLaMa, são capazes de responder prompts em português, mas estão sujeitos a muitos erros de gramática e, por vezes, geram respostas na língua inglesa. Ainda há poucos modelos em português disponíveis para uso gratuito e, segundo nosso conhecimento, não modelos disponíveis com 13b de parâmetros ou mais treinados especificamente com dados em português. Acesse o [artigo](https://arxiv.org/abs/2401.02909) para mais informações sobre o Bode. ## Detalhes do Modelo - **Modelo Base:** Llama 2 - **Dataset de Treinamento:** Alpaca - **Idioma:** Português ## Versões disponíveis | Quantidade de parâmetros | PEFT | Modelo | | :-: | :-: | :-: | | 7b | ✓ | [recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br) | | 13b | ✓ | [recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br)| | 7b | | [recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft) | | 13b | | [recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-no-peft](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-no-peft) | | 7b-gguf | | [recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-gguf](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-gguf) | | 13b-gguf | | [recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-gguf](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-gguf) | ## Uso Recomendamos fortemente que utilizem o Kaggle com GPU. Você pode usar o Bode facilmente com a biblioteca Transformers do HuggingFace. Entretanto, é necessário ter a autorização de acesso ao LLaMa 2. Também disponibilizamos um jupyter notebook no Google Colab, [clique aqui](https://colab.research.google.com/drive/1uqVCED2wNPXIa7On0OAnghJNr13PUB5o?usp=sharing) para acessar. Abaixo, colocamos um exemplo simples de como carregar o modelo e gerar texto: ```python # Downloads necessários !pip install transformers !pip install einops accelerate bitsandbytes !pip install sentence_transformers !pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig from peft import PeftModel, PeftConfig llm_model = 'recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br' hf_auth = 'HF_ACCESS_KEY' config = PeftConfig.from_pretrained(llm_model) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, return_dict=True, load_in_8bit=True, device_map='auto', token=hf_auth) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, token=hf_auth) model = PeftModel.from_pretrained(model, llm_model) # Caso ocorra o seguinte erro: "ValueError: We need an `offload_dir`... Você deve acrescentar o parâmetro: offload_folder="./offload_dir". model.eval() #Testando geração de texto def generate_prompt(instruction, input=None): if input: return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido. ### Instrução: {instruction} ### Entrada: {input} ### Resposta:""" else: return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido. ### Instrução: {instruction} ### Resposta:""" generation_config = GenerationConfig( temperature=0.2, top_p=0.75, num_beams=2, do_sample=True ) def evaluate(instruction, input=None): prompt = generate_prompt(instruction, input) inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") input_ids = inputs["input_ids"].cuda() generation_output = model.generate( input_ids=input_ids, generation_config=generation_config, return_dict_in_generate=True, output_scores=True, max_length=300 ) for s in generation_output.sequences: output = tokenizer.decode(s) print("Resposta:", output.split("### Resposta:")[1].strip()) evaluate("Responda com detalhes: O que é um bode?") #Exemplo de resposta obtida (pode variar devido a temperatura): Um bode é um animal do gênero Bubalus, da família Bovidae, que é um membro da ordem Artiodactyla. Os bodes são mamíferos herbívoros que são nativos da Ásia, África e Europa. Eles são conhecidos por seus cornos, que podem ser usados para defesa e como uma ferramenta. ``` ## Treinamento e Dados O modelo Bode foi treinado por fine-tuning a partir do modelo Llama 2 usando o dataset Alpaca em português, que consiste em um Instruction-based dataset. O treinamento foi realizado no Supercomputador Santos Dumont do LNCC, através do projeto da Fundunesp 2019/00697-8. ## Citação Se você deseja utilizar o Bode em sua pesquisa, pode citar este [artigo](https://arxiv.org/abs/2401.02909) que discute o modelo com mais detalhes. Cite-o da seguinte maneira: ``` @misc{bode2024, title={Introducing Bode: A Fine-Tuned Large Language Model for Portuguese Prompt-Based Task}, author={Gabriel Lino Garcia and Pedro Henrique Paiola and Luis Henrique Morelli and Giovani Candido and Arnaldo Cândido Júnior and Danilo Samuel Jodas and Luis C. S. Afonso and Ivan Rizzo Guilherme and Bruno Elias Penteado and João Paulo Papa}, year={2024}, eprint={2401.02909}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} } ``` ## Contribuições Contribuições para a melhoria deste modelo são bem-vindas. Sinta-se à vontade para abrir problemas e solicitações pull. ## Agradecimentos Agradecemos ao Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI, Brasil) por prover os recursos de CAD do supercomputador SDumont. # [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/recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br) | Metric | Value | |--------------------------|---------| |Average |**52.54**| |ENEM Challenge (No Images)| 33.66| |BLUEX (No Images) | 38.25| |OAB Exams | 36.04| |Assin2 RTE | 71.22| |Assin2 STS | 46.75| |FaQuAD NLI | 51.68| |HateBR Binary | 82.21| |PT Hate Speech Binary | 65.54| |tweetSentBR | 47.55|