metadata
language:
- pt
license: apache-2.0
library_name: transformers
tags:
- portuguese
- math
- mathematics
- matematica
base_model: rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b
datasets:
- rhaymison/orca-math-portuguese-64k
pipeline_tag: text-generation
model-index:
- name: Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
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: 56.68
name: accuracy
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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: 45.9
name: accuracy
source:
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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: 37.9
name: accuracy
source:
url: >-
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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: 89.36
name: f1-macro
source:
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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: 74.78
name: pearson
source:
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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: 74.87
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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: 76.39
name: f1-macro
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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: 67.46
name: f1-macro
source:
url: >-
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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: 49.03
name: f1-macro
source:
url: >-
https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
Luana Mathematics is a tuned model of the Luana-7b based on the Mistral 7b architecture. This Model has been fine-tuned with 64k math problems and solutions derived from Microsoft's Orca-Math.
How to use
You can use the model in its normal form up to 4-bit quantization. Below we will use both approaches. Remember that verbs are important in your prompt. Tell your model how to act or behave so that you can guide them along the path of their response. Important points like these help models (even smaller models like 7b) to perform much better.
!pip install -q -U transformers
!pip install -q -U accelerate
!pip install -q -U bitsandbytes
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics")
model.eval()
You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming
inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] 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: Se eu emprestei 100 reais para o meu irmão para que ele me pague em 3 vezes. O juros do empréstimo é 5% do valor do emprestimo por mes. Quanto meu irmão terá que me pagar no total?
[/INST]"""], return_tensors="pt")
inputs.to(model.device)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)
#Para calcular o valor total que seu irmão terá que pagar, precisamos primeiro calcular o interesse do empréstimo e depois adicioná -lo ao valor principal.
#O interesse do empréstimo é de 5% do valor do empréstimo por mês.Então, para cada mês, o interesse será:
#5% de 100 reais = 0,05 * 100 = 5 reais
#Como o empréstimo é devolvido em 3 vezes, o interesse total será:
#5 reais/mês * 3 meses = 15 reais
#Agora, adicionamos o interesse ao valor principal para encontrar o valor total que seu irmão terá que pagar:
#100 reais (valor principal) + 15 reais (juros) = 115 reais
#Portanto, seu irmão terá que pagar 115 reais no total.
inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] 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: João Esta pilotando sua bicicleta a uma velocidade de 20 km por hora. Se João esta fazendo uma Viagem da cidade de Venda nova a cidade de Independencia que possuem a distancia entre si de 320km.
Quanto tempo João vai demorar para ir de uma cidade a outra?
[/INST]"""], return_tensors="pt")
inputs.to(model.device)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)
#Para descobrir quanto tempo levará João para viajar da cidade de venda nova para a cidade de Independência, precisamos dividir a distância total que ele precisa percorrer pela velocidade em que ele está andando.
#Distância total = 320 km
#Velocidade de João = 20 km/h
#Tempo = distância / velocidade
#Tempo = 320 km / 20 km / h
#Tempo = 16 horas
#Então, levará João 16 horas para viajar da cidade de venda nova para a cidade de Independência.
inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] 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: Qual a area de um triangulo equilatero de 4 cm de base por 2 de altura ?
[/INST]"""], return_tensors="pt")
inputs.to(model.device)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)
#A área de um triângulo equilátero é dada pela fórmula:
#Área = (1/2) * base * altura
#Dado que a base é de 4 cm e a altura é de 2 cm, podemos conectar esses valores à fórmula:
#Área = (1/2) * 4 cm * 2 cm
#Área = (1/2) * 8 cm²
#Área = 4 cm²
#Portanto, a área do triângulo equilátero é de 4 centímetros quadrados.
If you are having a memory problem such as "CUDA Out of memory", you should use 4-bit or 8-bit quantization. For the complete model in colab you will need the A100. If you want to use 4bits or 8bits, T4 or L4 will already solve the problem.
4bits
from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nb_4bit_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
bnb_4bit_use_double_quant=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
base_model,
quantization_config=bnb_config,
device_map={"": 0}
)
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here and on the 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard
| Metric | Value |
|---|---|
| Average | 63.6 |
| ENEM Challenge (No Images) | 56.68 |
| BLUEX (No Images) | 45.90 |
| OAB Exams | 37.90 |
| Assin2 RTE | 89.36 |
| Assin2 STS | 74.78 |
| FaQuAD NLI | 74.87 |
| HateBR Binary | 76.39 |
| PT Hate Speech Binary | 67.46 |
| tweetSentBR | 49.03 |
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email: rhaymisoncristian@gmail.com
