File size: 12,857 Bytes
a221dea 4c9f808 a221dea 94732ff a221dea 3a9acf4 4c9f808 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 |
---
language:
- pt
- en
license: cc-by-nc-2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- qwen
- gguf
- brazil
- brasil
- 72bb
- portuguese
base_model: Qwen/Qwen1.5-72B-Chat
pipeline_tag: text-generation
model-index:
- name: Cabra-72b
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: 80.62
name: accuracy
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 67.45
name: accuracy
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 57.18
name: accuracy
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 93.58
name: f1-macro
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 78.03
name: pearson
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 45.45
name: f1-macro
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 72.12
name: f1-macro
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 68.65
name: f1-macro
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
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: 71.64
name: f1-macro
source:
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/Cabra-72b
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
---
# Cabra 72b
<img src="https://uploads-ssl.webflow.com/65f77c0240ae1c68f8192771/6611c4d5c4e2b5eaea0b979c_cabra72b.png" width="400" height="400">
Cabra 72b é um finetune do [Qwen 1.5 72b Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat) com o dataset Cabra 30k. Esse modelo é otimizado para português e responde em portuguese. Ele apresenta melhoria em vários benchmarks brasileiros em comparação com o modelo base.
**Conheça os nossos outros [modelos Cabra](https://huggingface.co/collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b).**
## Detalhes do modelo base
### Modelo: Qwen 1.5 72b 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 30k
Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve.
### Quantização / GGUF
Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization". Infelizmente o HF limita o tamanho de arquivo a <50gb.
### Exemplo
```
<s> [INST]Quem são os jogadores brasileiros de futebol mais conhecidos, atuais e pasados? [/INST]
O Brasil tem uma rica história na produção de alguns dos maiores jogadores de futebol do mundo. Alguns dos jogadores brasileiros mais importantes atualmente e que já jogaram incluem:
Pelé - amplamente considerado um dos maiores jogadores de todos os tempos, o Pelé venceu três Copas do Mundo com o Brasil e marcou mais de 1.000 gols em sua carreira.
Ronaldo Nazário de Lima - conhecido como Ronaldo, este jogador de ataque é o segundo maior artilheiro da história da seleção brasileira e ajudou o Brasil a vencer duas Copas do Mundo.
Ronaldinho Gaúcho - um criativo meio-campista ofensivo que jogou pelo Barcelona e pela AC Milan, o Ronaldinho foi nomeado Jogador Mundial FIFA de 2004 e ajudou o Brasil a vencer a Copa do Mundo de 2002.
Neymar Jr. - um dos melhores jogadores do mundo hoje, o Neymar desempenhou um papel fundamental ao liderar o Brasil para várias vitórias em torneios principais e é conhecido por suas habilidades incríveis de drible e capacidade de marcar gols.
Esses são apenas alguns exemplos dos muitos talentosos jogadores de futebol que vieram do Brasil ao longo de sua rica história.
</s>
```
### Paramentros de trainamento
```
- train/epoch: 3
- train/global_step: 1,893
- train/grad_norm: 0.5843151168226935
- train/learning_rate: 0.00000000006323276533
- train/loss: 0.4379
- train/total_flos: 7,334,660,338,089,984
- train/train_loss: 0.628420232404053
- train/train_runtime: 415,863.2395
- train/train_samples_per_second: 0.437
- train/train_steps_per_second: 0.005
- GPU: 8x A100 80GB SXB
```
### 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 vieses de modelos gerativos.
**Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa. Entre em contato para mais informações. **
### Evals
| Tasks | Version | Filter | n-shot | Metric | Value | ± | Stderr |
|------------------------------|---------|-----------------------|--------|----------|-------|----|--------|
| assin2_rte | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.9358| ± | 0.0035 |
| | | all | 15 | acc | 0.9359| ± | 0.0035 |
| assin2_sts | 1.1 | all | 15 | pearson | 0.7803| ± | 0.0068 |
| | | all | 15 | mse | 0.5815| ± | N/A |
| bluex | 1.1 | all | 3 | acc | 0.6745| ± | 0.0101 |
| | | exam_id__USP_2019 | 3 | acc | 0.5500| ± | 0.0453 |
| | | exam_id__UNICAMP_2021_1| 3 | acc | 0.5870| ± | 0.0418 |
| | | exam_id__USP_2020 | 3 | acc | 0.6250| ± | 0.0373 |
| | | exam_id__USP_2022 | 3 | acc | 0.6939| ± | 0.0381 |
| | | exam_id__UNICAMP_2019 | 3 | acc | 0.7200| ± | 0.0367 |
| | | exam_id__UNICAMP_2024 | 3 | acc | 0.5778| ± | 0.0425 |
| | | exam_id__USP_2018 | 3 | acc | 0.5926| ± | 0.0385 |
| | | exam_id__USP_2021 | 3 | acc | 0.6538| ± | 0.0381 |
| | | exam_id__UNICAMP_2023 | 3 | acc | 0.7442| ± | 0.0385 |
| | | exam_id__UNICAMP_2021_2| 3 | acc | 0.6667| ± | 0.0380 |
| | | exam_id__UNICAMP_2020 | 3 | acc | 0.7091| ± | 0.0355 |
| | | exam_id__USP_2023 | 3 | acc | 0.8182| ± | 0.0336 |
| | | exam_id__USP_2024 | 3 | acc | 0.8537| ± | 0.0318 |
| | | exam_id__UNICAMP_2022 | 3 | acc | 0.6667| ± | 0.0435 |
| | | exam_id__UNICAMP_2018 | 3 | acc | 0.6852| ± | 0.0364 |
| enem | 1.1 | all | 3 | acc | 0.8062| ± | 0.0060 |
| | | exam_id__2016_2 | 3 | acc | 0.7967| ± | 0.0210 |
| | | exam_id__2014 | 3 | acc | 0.8165| ± | 0.0214 |
| | | exam_id__2010 | 3 | acc | 0.8291| ± | 0.0202 |
| | | exam_id__2023 | 3 | acc | 0.8000| ± | 0.0199 |
| | | exam_id__2009 | 3 | acc | 0.7913| ± | 0.0219 |
| | | exam_id__2017 | 3 | acc | 0.7931| ± | 0.0217 |
| | | exam_id__2011 | 3 | acc | 0.8718| ± | 0.0178 |
| | | exam_id__2015 | 3 | acc | 0.8151| ± | 0.0205 |
| | | exam_id__2012 | 3 | acc | 0.8621| ± | 0.0185 |
| | | exam_id__2016 | 3 | acc | 0.8430| ± | 0.0190 |
| | | exam_id__2013 | 3 | acc | 0.7870| ± | 0.0228 |
| | | exam_id__2022 | 3 | acc | 0.6842| ± | 0.0233 |
| faquad_nli | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.4545| ± | 0.0081 |
| | | all | 15 | acc | 0.7877| ± | 0.0113 |
| hatebr_offensive_binary | 1.0 | all | 25 | f1_macro | 0.7212| ± | 0.0087 |
| | | all | 25 | acc | 0.7393| ± | 0.0083 |
| oab_exams | 1.5 | all | 3 | acc | 0.5718| ± | 0.0061 |
# 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/botbot-ai/Cabra-72b) and on the [🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard)
| Metric | Value |
|--------------------------|---------|
|Average |**70.52**|
|ENEM Challenge (No Images)| 80.62|
|BLUEX (No Images) | 67.45|
|OAB Exams | 57.18|
|Assin2 RTE | 93.58|
|Assin2 STS | 78.03|
|FaQuAD NLI | 45.45|
|HateBR Binary | 72.12|
|PT Hate Speech Binary | 68.65|
|tweetSentBR | 71.64|
|