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Cabra-72b / README.md
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nicolasdec
Adding the Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results (#1)
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          name: Assin2 RTE
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          name: Assin2 STS
          type: eduagarcia/portuguese_benchmark
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          name: FaQuAD NLI
          type: ruanchaves/faquad-nli
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          - type: f1_macro
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          name: HateBR Binary
          type: ruanchaves/hatebr
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          - type: f1_macro
            value: 72.12
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          name: PT Hate Speech Binary
          type: hate_speech_portuguese
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          - type: f1_macro
            value: 68.65
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          name: Text Generation
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          name: tweetSentBR
          type: eduagarcia/tweetsentbr_fewshot
          split: test
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          - type: f1_macro
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          name: Open Portuguese LLM Leaderboard

Cabra 72b

Cabra 72b é um finetune do Qwen 1.5 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.

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 and on the 🚀 Open Portuguese 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