Cabra 72b

Cabra 72b Γ© um finetune do Qwen 1.5 72b Chat com o dataset Cabra 30k. Esse modelo Γ© otimizado para portuguΓͺs e responde em portuguese. Ele apresenta melhoria em vΓ‘rios benchmarks brasileiros em comparaΓ§Γ£o com o modelo base.
ConheΓ§a os nossos outros modelos Cabra.
Detalhes do modelo base
Modelo: Qwen 1.5 72b chat
Qwen1.5 Γ© uma sΓ©rie de modelos de linguagem que inclui modelos de linguagem decodificadores de diferentes tamanhos de modelo. Para cada tamanho, lanΓ§amos o modelo de linguagem base e o modelo de chat alinhado. Baseia-se na arquitetura Transformer com ativaΓ§Γ£o SwiGLU, viΓ©s de atenΓ§Γ£o QKV, atenΓ§Γ£o de consulta em grupo, mistura de atenΓ§Γ£o de janela deslizante e atenΓ§Γ£o completa, etc. Adicionalmente, temos um tokenizador melhorado adaptativo a mΓΊltiplas lΓnguas naturais e cΓ³digos. Para a versΓ£o beta, temporariamente nΓ£o incluΓmos GQA e a mistura de SWA e atenΓ§Γ£o completa.
dataset: Cabra 30k
Dataset interno para fine-tuning. Vamos lanΓ§ar em breve.
QuantizaΓ§Γ£o / GGUF
Colocamos diversas versΓ΅es (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization". Infelizmente o HF limita o tamanho de arquivo a <50gb.
Exemplo
<s> [INST]Quem sΓ£o os jogadores brasileiros de futebol mais conhecidos, atuais e pasados? [/INST]
O Brasil tem uma rica histΓ³ria na produΓ§Γ£o de alguns dos maiores jogadores de futebol do mundo. Alguns dos jogadores brasileiros mais importantes atualmente e que jΓ‘ jogaram incluem:
PelΓ© - amplamente considerado um dos maiores jogadores de todos os tempos, o PelΓ© venceu trΓͺs Copas do Mundo com o Brasil e marcou mais de 1.000 gols em sua carreira.
Ronaldo NazΓ‘rio de Lima - conhecido como Ronaldo, este jogador de ataque Γ© o segundo maior artilheiro da histΓ³ria da seleΓ§Γ£o brasileira e ajudou o Brasil a vencer duas Copas do Mundo.
Ronaldinho GaΓΊcho - 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 vΓ‘rias vitΓ³rias em torneios principais e Γ© conhecido por suas habilidades incrΓveis de drible e capacidade de marcar gols.
Esses sΓ£o apenas alguns exemplos dos muitos talentosos jogadores de futebol que vieram do Brasil ao longo de sua rica histΓ³ria.
</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 Γ© destinado, por agora, a fins de pesquisa. As Γ‘reas e tarefas de pesquisa possΓveis incluem:
- Pesquisa sobre modelos gerativos.
- InvestigaΓ§Γ£o e compreensΓ£o das limitaΓ§Γ΅es e vieses de modelos gerativos.
**Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa. Entre em contato para mais informaΓ§Γ΅es. **
Evals
Tasks | Version | Filter | n-shot | Metric | Value | Β± | Stderr |
---|---|---|---|---|---|---|---|
assin2_rte | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.9358 | Β± | 0.0035 |
all | 15 | acc | 0.9359 | Β± | 0.0035 | ||
assin2_sts | 1.1 | all | 15 | pearson | 0.7803 | Β± | 0.0068 |
all | 15 | mse | 0.5815 | Β± | N/A | ||
bluex | 1.1 | all | 3 | acc | 0.6745 | Β± | 0.0101 |
exam_id__USP_2019 | 3 | acc | 0.5500 | Β± | 0.0453 | ||
exam_id__UNICAMP_2021_1 | 3 | acc | 0.5870 | Β± | 0.0418 | ||
exam_id__USP_2020 | 3 | acc | 0.6250 | Β± | 0.0373 | ||
exam_id__USP_2022 | 3 | acc | 0.6939 | Β± | 0.0381 | ||
exam_id__UNICAMP_2019 | 3 | acc | 0.7200 | Β± | 0.0367 | ||
exam_id__UNICAMP_2024 | 3 | acc | 0.5778 | Β± | 0.0425 | ||
exam_id__USP_2018 | 3 | acc | 0.5926 | Β± | 0.0385 | ||
exam_id__USP_2021 | 3 | acc | 0.6538 | Β± | 0.0381 | ||
exam_id__UNICAMP_2023 | 3 | acc | 0.7442 | Β± | 0.0385 | ||
exam_id__UNICAMP_2021_2 | 3 | acc | 0.6667 | Β± | 0.0380 | ||
exam_id__UNICAMP_2020 | 3 | acc | 0.7091 | Β± | 0.0355 | ||
exam_id__USP_2023 | 3 | acc | 0.8182 | Β± | 0.0336 | ||
exam_id__USP_2024 | 3 | acc | 0.8537 | Β± | 0.0318 | ||
exam_id__UNICAMP_2022 | 3 | acc | 0.6667 | Β± | 0.0435 | ||
exam_id__UNICAMP_2018 | 3 | acc | 0.6852 | Β± | 0.0364 | ||
enem | 1.1 | all | 3 | acc | 0.8062 | Β± | 0.0060 |
exam_id__2016_2 | 3 | acc | 0.7967 | Β± | 0.0210 | ||
exam_id__2014 | 3 | acc | 0.8165 | Β± | 0.0214 | ||
exam_id__2010 | 3 | acc | 0.8291 | Β± | 0.0202 | ||
exam_id__2023 | 3 | acc | 0.8000 | Β± | 0.0199 | ||
exam_id__2009 | 3 | acc | 0.7913 | Β± | 0.0219 | ||
exam_id__2017 | 3 | acc | 0.7931 | Β± | 0.0217 | ||
exam_id__2011 | 3 | acc | 0.8718 | Β± | 0.0178 | ||
exam_id__2015 | 3 | acc | 0.8151 | Β± | 0.0205 | ||
exam_id__2012 | 3 | acc | 0.8621 | Β± | 0.0185 | ||
exam_id__2016 | 3 | acc | 0.8430 | Β± | 0.0190 | ||
exam_id__2013 | 3 | acc | 0.7870 | Β± | 0.0228 | ||
exam_id__2022 | 3 | acc | 0.6842 | Β± | 0.0233 | ||
faquad_nli | 1.1 | all | 15 | f1_macro | 0.4545 | Β± | 0.0081 |
all | 15 | acc | 0.7877 | Β± | 0.0113 | ||
hatebr_offensive_binary | 1.0 | all | 25 | f1_macro | 0.7212 | Β± | 0.0087 |
all | 25 | acc | 0.7393 | Β± | 0.0083 | ||
oab_exams | 1.5 | all | 3 | acc | 0.5718 | Β± | 0.0061 |
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here and on the π 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 |
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Model tree for botbot-ai/Cabra-72b
Space using botbot-ai/Cabra-72b 1
Collection including botbot-ai/Cabra-72b
Evaluation results
- accuracy on ENEM Challenge (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard80.620
- accuracy on BLUEX (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard67.450
- accuracy on OAB ExamsOpen Portuguese LLM Leaderboard57.180
- f1-macro on Assin2 RTEtest set Open Portuguese LLM Leaderboard93.580
- pearson on Assin2 STStest set Open Portuguese LLM Leaderboard78.030
- f1-macro on FaQuAD NLItest set Open Portuguese LLM Leaderboard45.450
- f1-macro on HateBR Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard72.120
- f1-macro on PT Hate Speech Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard68.650
- f1-macro on tweetSentBRtest set Open Portuguese LLM Leaderboard71.640