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Cabra Qwen 7b

Esse modelo é um finetune do Qwen 1.5 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.

Conheça os nossos outros modelos: Cabra.

Detalhes do Modelo

Modelo: Qwen 1.5 7b chat

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

Dataset interno para finetuning. Vamos lançar em breve.

Quantização / GGUF

Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".

Exemplo

<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

Detailed results can be found here

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