| | --- |
| | language: |
| | - pt |
| | - en |
| | license: cc |
| | tags: |
| | - text-generation-inference |
| | - transformers |
| | - qwen |
| | - gguf |
| | - brazil |
| | - brasil |
| | - portuguese |
| | base_model: Qwen/Qwen1.5-7B-Chat |
| | pipeline_tag: text-generation |
| | model-index: |
| | - name: CabraQwen7b |
| | 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: 69.21 |
| | name: accuracy |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 56.05 |
| | name: accuracy |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 43.23 |
| | name: accuracy |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 88.52 |
| | name: f1-macro |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 76.17 |
| | name: pearson |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 57.8 |
| | name: f1-macro |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 76.32 |
| | name: f1-macro |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 69.69 |
| | name: f1-macro |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | 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: 65.96 |
| | name: f1-macro |
| | source: |
| | url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=nicolasdec/CabraQwen7b |
| | name: Open Portuguese LLM Leaderboard |
| | --- |
| | # 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).** |
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| | **Conheça os nossos outros modelos: [Cabra](https://huggingface.co/collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b).** |
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|
| | ## Detalhes do Modelo |
| |
|
| | ### Modelo: Qwen 1.5 7b chat |
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|
| | 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 |
| |
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| | Dataset interno para finetuning. Vamos lançar em breve. |
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| | ### Quantização / GGUF |
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| | Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization". |
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|
| | ### Exemplo |
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| | ``` |
| | <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| |
| | |
| | |
