metadata

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  - en
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  - Portuguese
  - Bode
  - Alpaca
  - Llama 2
  - Q&A
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          name: FaQuAD NLI
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          name: HateBR Binary
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          name: PT Hate Speech Binary
          type: hate_speech_portuguese
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          name: tweetSentBR
          type: eduagarcia-temp/tweetsentbr
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          name: Open Portuguese LLM Leaderboard

BODE

Bode Logo

Bode é um modelo de linguagem (LLM) para o português desenvolvido a partir do modelo Llama 2 por meio de fine-tuning no dataset Alpaca, traduzido para o português pelos autores do Cabrita. Este modelo é projetado para tarefas de processamento de linguagem natural em português, como geração de texto, tradução automática, resumo de texto e muito mais. O objetivo do desenvolvimento do BODE é suprir a escassez de LLMs para a língua portuguesa. Modelos clássicos, como o próprio LLaMa, são capazes de responder prompts em português, mas estão sujeitos a muitos erros de gramática e, por vezes, geram respostas na língua inglesa. Ainda há poucos modelos em português disponíveis para uso gratuito e, segundo nosso conhecimento, não modelos disponíveis com 13b de parâmetros ou mais treinados especificamente com dados em português.

Acesse o artigo para mais informações sobre o Bode.

A versão do modelo Bode disponibilizada nesta página foi treinado com os recursos internos disponíveis no laboratório de pesquisas avançadas do Recogna. Em breve, após as devidas autorizações, devemos disponibilizar a versão original do modelo, treinada no Santos Dumont.

Detalhes do Modelo

Modelo Base: Llama 2
Dataset de Treinamento: Alpaca
Idioma: Português

Versões disponíveis

Quantidade de parâmetros	PEFT	Modelo
7b	✓	recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br
13b	✓	recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br
7b		recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft
13b		recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-no-peft
7b-gguf		recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br-gguf
13b-gguf		recogna-nlp/bode-13b-alpaca-pt-br-gguf

Uso

Recomendamos fortemente que utilizem o Kaggle com GPU. Você pode usar o Bode facilmente com a biblioteca Transformers do HuggingFace. Entretanto, é necessário ter a autorização de acesso ao LLaMa 2. Também disponibilizamos um jupyter notebook no Google Colab, clique aqui para acessar.

Abaixo, colocamos um exemplo simples de como carregar o modelo e gerar texto:


# Downloads necessários
!pip install transformers
!pip install einops accelerate bitsandbytes
!pip install sentence_transformers
!pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
from peft import PeftModel, PeftConfig

llm_model = 'recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br'
hf_auth = 'HF_ACCESS_KEY'
config = PeftConfig.from_pretrained(llm_model)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, return_dict=True, load_in_8bit=True, device_map='auto', token=hf_auth)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, token=hf_auth)
model = PeftModel.from_pretrained(model, llm_model) # Caso ocorra o seguinte erro: "ValueError: We need an `offload_dir`... Você deve acrescentar o parâmetro: offload_folder="./offload_dir".
model.eval()

#Testando geração de texto
def generate_prompt(instruction, input=None):
    if input:
        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.

### Instrução:
{instruction}

### Entrada:
{input}

### Resposta:"""
    else:
        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.

### Instrução:
{instruction}

### Resposta:"""
     
generation_config = GenerationConfig(
    temperature=0.2,
    top_p=0.75,
    num_beams=2,
    do_sample=True
)

def evaluate(instruction, input=None):
    prompt = generate_prompt(instruction, input)
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
    generation_output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        generation_config=generation_config,
        return_dict_in_generate=True,
        output_scores=True,
        max_length=300
    )
    for s in generation_output.sequences:
        output = tokenizer.decode(s)
        print("Resposta:", output.split("### Resposta:")[1].strip())

evaluate("Responda com detalhes: O que é um bode?")
#Exemplo de resposta obtida (pode variar devido a temperatura): Um bode é um animal do gênero Bubalus, da família Bovidae, que é um membro da ordem Artiodactyla. Os bodes são mamíferos herbívoros que são nativos da Ásia, África e Europa. Eles são conhecidos por seus cornos, que podem ser usados para defesa e como uma ferramenta.

Treinamento e Dados

O modelo Bode foi treinado por fine-tuning a partir do modelo Llama 2 usando o dataset Alpaca em português, que consiste em um Instruction-based dataset. O treinamento foi originalmente realizado no Supercomputador Santos Dumont do LNCC, através do projeto Fundunesp 2019/00697-8, mas a versão disponibilizada aqui é uma réplica, treinada com mesmos dados e parâmetros no ambiente interno do Recogna.

Citação

Se você deseja utilizar o Bode em sua pesquisa, pode citar este artigo que discute o modelo com mais detalhes. Cite-o da seguinte maneira:

    @misc{bode2024,
      title={Introducing Bode: A Fine-Tuned Large Language Model for Portuguese Prompt-Based Task}, 
      author={Gabriel Lino Garcia and Pedro Henrique Paiola and Luis Henrique Morelli and Giovani Candido and Arnaldo Cândido Júnior and Danilo Samuel Jodas and Luis C. S. Afonso and Ivan Rizzo Guilherme and Bruno Elias Penteado and João Paulo Papa},
      year={2024},
      eprint={2401.02909},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Contribuições

Contribuições para a melhoria deste modelo são bem-vindas. Sinta-se à vontade para abrir problemas e solicitações pull.

Agradecimentos

Agradecemos ao Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI, Brasil) por prover os recursos de CAD do supercomputador SDumont.

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Average	53.21
ENEM Challenge (No Images)	34.36
BLUEX (No Images)	28.93
OAB Exams	30.84
Assin2 RTE	79.83
Assin2 STS	43.47
FaQuAD NLI	67.45
HateBR Binary	85.06
PT Hate Speech Binary	65.73
tweetSentBR	43.25