Mistral-portuguese-luana-7b-chat
This model was trained with a superset of 250,000 chat in Portuguese. The model comes to help fill the gap in models in Portuguese. Tuned from the Mistral 7b, the model was adjusted mainly for chat.
How to use
FULL MODEL : A100
HALF MODEL: L4
8bit or 4bit : T4 or V100
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.
!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-chat", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat")
model.eval()
You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming
inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Estou pensando em levar minha esposa e meu gatinha para fazer algo diferente. Vocรช teria alguma coisa em mente ?.
[/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=128)
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 example
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}
)
LangChain
Human: Ola Luana, estou precisando de umas dicas para o final de semana. Poderia me ajudar ?
Luana: Olรก! Claro, ficarei feliz em ajudรก-lo. O que vocรช tem em mente para o final de semana?
Human: Estou pensando em levar minha esposa e meu gatinha para fazer algo diferente. Vocรช teria alguma coisa em mente ?
Luana: Claro! Vocรช pode considerar fazer um piquenique na praia, visitar um museu ou fazer uma caminhada na natureza. O que vocรช e sua esposa gostam de fazer juntos?
Human: Eu e minha esposa gostamos muito de caminhadas. Temos uma mochila que carregamos nosso gatinha para todo lado.
Luana: Parece รณtimo! Vocรช pode considerar fazer uma caminhada em um parque local ou reserva natural. Vocรช tambรฉm pode pesquisar trilhas mais longas para fazer em um fim de semana. Alรฉm disso, vocรช pode trazer um piquenique com vocรช para saborear durante a caminhada.
Human: Otimas ideias voce tem me dado. O que serรก que รฉ gostoso levar em um piquenique ?
Luana: Vocรช pode trazer sanduรญches, frutas, vegetais, queijo e biscoitos. Vocรช tambรฉm pode trazer uma garrafa de รกgua ou um refrigerante para beber. Alรฉm disso, vocรช pode trazer um saco de lixo para descartar resรญduos de maneira responsรกvel.
Human: Olha sรณ que dica bacana. Realmente devo levar uma sacola para nao descartar nada na Natureza e assim me divertir com minha esposa.
Luana: Sim, รฉ importante descartar resรญduos de maneira responsรกvel e proteger o meio ambiente. Vocรช pode considerar fazer um piquenique em um parque local ou reserva natural onde possa descartar resรญduos de maneira responsรกvel.
Human: Perfeito. Muito Obrigado Luana. Otimas dicas. Atรฉ a proxima !
Luana: De nada! Fique em contato se precisar de mais ajuda. Tenha um รณtimo fim de semana!
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here
Metric | Value |
---|---|
Average | 65.03 |
ENEM Challenge (No Images) | 59.13 |
BLUEX (No Images) | 49.24 |
OAB Exams | 36.58 |
Assin2 RTE | 90.47 |
Assin2 STS | 76.55 |
FaQuAD NLI | 66.75 |
HateBR Binary | 77.46 |
PT Hate Speech Binary | 69.45 |
tweetSentBR | 59.63 |
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Model tree for rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat
Base model
mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2Dataset used to train rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat
Space using rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat 1
Evaluation results
- accuracy on ENEM Challenge (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard59.130
- accuracy on BLUEX (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard49.240
- accuracy on OAB ExamsOpen Portuguese LLM Leaderboard36.580
- f1-macro on Assin2 RTEtest set Open Portuguese LLM Leaderboard90.470
- pearson on Assin2 STStest set Open Portuguese LLM Leaderboard76.550
- f1-macro on FaQuAD NLItest set Open Portuguese LLM Leaderboard66.750
- f1-macro on HateBR Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard77.460
- f1-macro on PT Hate Speech Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard69.450
- f1-macro on tweetSentBRtest set Open Portuguese LLM Leaderboard59.630