Cabra Llama-3 8B
O Cabra Llama-3 8B Γ© uma versΓ£o aprimorada do Meta-Llama-3-8B-Instruct, refinado com o uso do dataset Cabra 30k. Este modelo foi especialmente otimizado para compreender e responder em portuguΓͺs.
Experimente o modelo no nosso chat.
Conheça os nossos outros modelos e datasets, e o Cabra Llama 3 70b.
Detalhes do modelo base
Modelo: Meta-Llama-3-8B-Instruct
A Meta desenvolveu e lanΓ§ou a famΓlia de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos prΓ©-treinados e ajustados por instruçáes nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruçáes sΓ£o otimizados para casos de uso em diΓ‘logos e superam muitos dos modelos de chat de cΓ³digo aberto disponΓveis em benchmarks comuns da indΓΊstria. AlΓ©m disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a seguranΓ§a.
Arquitetura do Modelo: Llama 3 Γ© um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versΓ΅es ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforΓ§o com feedback humano (RLHF) para se alinhar Γ s preferΓͺncias humanas quanto Γ utilidade e seguranΓ§a.
Dataset: Cabra 30k
Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve.
Quantização / GGUF
Colocamos diversas versΓ΅es (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".
Exemplo
<s> [INST] Me conte alguns fatos interessantes sobre BrasΓlia. [/INST]
BrasΓlia Γ© a capital do Brasil e foi projetada pelo arquiteto brasileiro Oscar Niemeyer e pelo urbanista LΓΊcio Costa. Aqui estΓ£o alguns fatos interessantes sobre BrasΓlia:
1. BrasΓlia foi construΓda nos anos 1960. A cidade foi construΓda para substituir o antigo local da capital do Brasil, Rio de Janeiro, que estava ficando muito lotado.
2. A arquitetura de BrasΓlia Γ© ΓΊnica e Γ© caracterizada por formas modernistas e abstratas. A cidade Γ© dividida em dois planos principais: o plano piloto, que Γ© a Γ‘rea central da cidade, e o plano terrestre, que Γ© a Γ‘rea residencial.
3. BrasΓlia Γ© conhecida por seus marcos icΓ΄nicos, como a Catedral Metropolitana Nossa Senhora da Aparecida, o PalΓ‘cio da Alvorada e o PalΓ‘cio do Planalto, que sΓ£o os locais de trabalho do presidente do Brasil.
4. A cidade Γ© lar do EstΓ‘dio Nacional Mane Garrincha, que recebe jogos de futebol e tem capacidade para 72.788 torcedores. O estΓ‘dio recebe o nome do famoso jogador de futebol Garrincha, que nasceu em BrasΓlia.
5. BrasΓlia Γ© uma cidade relativamente nova e tem uma população de cerca de 3 milhΓ΅es de pessoas. Apesar de ser relativamente nova, a cidade Γ© conhecida por sua cultura vibrante e Γ© um centro de turismo, negΓ³cios e polΓtica no Brasil.
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Uso
O modelo Γ© destinado, por agora, a fins de pesquisa. As Γ‘reas e tarefas de pesquisa possΓveis incluem:
- Pesquisa sobre modelos gerativos.
- Investigação e compreensão das limitaçáes e vieses de modelos gerativos.
**Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa. Entre em contato para mais informaçáes. **
Avaliaçáes / Evals
Tasks | Metric | LLAMA3 Base Instruct Value | Stderr | Finetune Cabra Value | Stderr |
---|---|---|---|---|---|
assin2_rte | f1_macro | 0.9091 | 0.0041 | 0.9036 | 0.0042 |
acc | 0.9093 | 0.0041 | 0.9036 | 0.0042 | |
assin2_sts | pearson | 0.7517 | 0.0074 | 0.6989 | 0.0082 |
mse | 0.5985 | N/A | 0.6958 | N/A | |
bluex | acc | 0.5786 | 0.0106 | 0.5786 | 0.0106 |
... | ... | ... | ... | ... | |
enem | acc | 0.7012 | 0.0070 | 0.7439 | 0.0067 |
faquad_nli | f1_macro | 0.7516 | 0.0132 | 0.6988 | 0.0139 |
acc | 0.7938 | 0.0112 | 0.7508 | 0.0120 | |
hatebr_offensive_binary | f1_macro | 0.8699 | 0.0064 | 0.8528 | 0.0067 |
acc | 0.8700 | 0.0064 | 0.8536 | 0.0067 | |
oab_exams | acc | 0.5062 | 0.0062 | 0.4911 | 0.0062 |
portuguese_hate_speech_binary | f1_macro | 0.5982 | 0.0120 | 0.5954 | 0.0120 |
acc | 0.5993 | 0.0119 | 0.5993 | 0.0119 |
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here and on the π Open Portuguese LLM Leaderboard
Metric | Value |
---|---|
Average | 69.42 |
ENEM Challenge (No Images) | 74.67 |
BLUEX (No Images) | 56.88 |
OAB Exams | 49.29 |
Assin2 RTE | 90.44 |
Assin2 STS | 69.85 |
FaQuAD NLI | 70.38 |
HateBR Binary | 85.05 |
PT Hate Speech Binary | 60.10 |
tweetSentBR | 68.08 |
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Model tree for botbot-ai/CabraLlama3-8b
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Collection including botbot-ai/CabraLlama3-8b
Evaluation results
- accuracy on ENEM Challenge (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard74.670
- accuracy on BLUEX (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard56.880
- accuracy on OAB ExamsOpen Portuguese LLM Leaderboard49.290
- f1-macro on Assin2 RTEtest set Open Portuguese LLM Leaderboard90.440
- pearson on Assin2 STStest set Open Portuguese LLM Leaderboard69.850
- f1-macro on FaQuAD NLItest set Open Portuguese LLM Leaderboard70.380
- f1-macro on HateBR Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard85.050
- f1-macro on PT Hate Speech Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard60.100
- f1-macro on tweetSentBRtest set Open Portuguese LLM Leaderboard68.080