README.md

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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|