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	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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	url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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:
	url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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:
	url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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:
	url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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
	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
	- 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
	source:
	url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
	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

	<p align="center">
	<img src="https://raw.githubusercontent.com/rhaymisonbetini/huggphotos/main/luana-math.webp" width="50%" style="margin-left:'auto' margin-right:'auto' display:'block'"/>
	</p>


	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.

	```python
	!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
	```python

	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.
	```
	```python
	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.
	```


	```python
	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

	```python
	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](https://huggingface.co/datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics) and on the [🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_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\|

	### Comments

	Any idea, help or report will always be welcome.

	email: rhaymisoncristian@gmail.com

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	</a>