Bee-150M-PT-SFT v2

Versão ajustada do bee-150m-pt-base — 151,2M parâmetros pré-treinados do zero em português (0,844 bpb, à frente do Tucano-160m com 9× menos tokens).

O que mudou da v1: o SFT foi refeito com rejection sampling simétrico — o próprio modelo gerou candidatas, um verificador determinístico externo ficou só com as que cumprem a tarefa, e essas voltaram como reforço. É autoaprendizado offline, com o julgamento fora do modelo.

Resultado medido (execução, não semelhança)

Holdout de 85 casos que exigem ferramenta + 65 que não exigem. A correção é decidida executando a chamada prevista e a de referência num mundo simulado determinístico e comparando os resultados — {"expression": "6*9"} e {"expression": "9*6"} contam igual; ferramenta certa com argumento errado conta como erro.

+7 tarefas cumpridas e −3 chamadas indevidas, ganhando nos dois eixos ao mesmo tempo.

⚠️ Honestidade estatística: com n=85/65 os intervalos de confiança se sobrepõem (execução [55,3–75,1] contra [47,0–67,6]). Nenhuma comparação isolada é conclusiva — o que sustenta o resultado é o padrão simultâneo em quatro eixos, com o teto (pass@16) preservado.

Como foi treinado

1. Colheita — k=8 amostras por exemplo do conjunto de treino (nunca o holdout), T=0,8.
2. Filtro externo — para tool_call, a chamada tem de executar e bater com a referência. Para text, o acerto é não chamar ferramenta, mais quatro guardas determinísticas (tamanho, não-degeneração, e ≥25% de cobertura do vocabulário da referência — esta última impede colher resposta fluente sobre o assunto errado).
3. Mistura equilibrada — 1.038 tool + 787 text de reforço, mantendo a proporção original em 58,0% tool. Colher só tool_call desloca a decisão e piora o over-calling: medimos +7,6 pp quando a proporção foi a 75,8%.
4. SFT — lr 6e-4, 2 épocas, max_seq_len 2048, batch efetivo 32, bf16, loss mascarada no prompt. 8.977 exemplos.

Uso

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft-v2")
modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft-v2")

msgs = [{"role": "system", "content": CATALOGO_DE_FERRAMENTAS},
        {"role": "user", "content": "Qual o clima em Fortaleza?"}]
entrada = tok.apply_chat_template(msgs, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True)
print(tok.decode(modelo.generate(entrada, max_new_tokens=200)[0]))

⚠️ Envie sempre o catálogo de ferramentas no system. O modelo foi treinado com ele presente; servir sem o catálogo é perguntar por ferramentas que, do ponto de vista dele, não existem.

Limitações — leia antes de usar

O que ele faz bem: argumento estruturado. Cidade, ticker, caminho e URL têm forma canônica e ele acerta — get_weather 91%, get_stock_price 89%, read_file/list_dir 80%.

O que ele não faz:

• Argumento de texto livre — web_search 8%, http_get 0% (piso, ver ressalva abaixo).
• Multi-turno — zero exemplos de treino têm papel tool. O modelo emite uma chamada e não sabe o que fazer com o retorno. O encadeamento tem de estar no orquestrador.
• Fatos — como todo modelo desta escala, escreve português excelente e inventa fatos com confiança, inclusive diferente a cada geração. Não use para perguntas factuais de mundo aberto.
• Confabulação de argumentos — quando falta informação no pedido, ele tende a inventar em vez de perguntar ("evento dia 31 às 16h" → inventa mês e ano). Um verificador de ancoragem determinístico ajuda; o código está no repositório.

⚠️ Para ferramentas de texto livre, a métrica de "resultado idêntico ao da referência" é severa demais — duas consultas diferentes cumprem a mesma tarefa. Aqueles 8% são piso, não estimativa.

Contexto: seq_len 2048, e um catálogo de 14 ferramentas ocupa ~1.076 tokens (53% da janela). Catálogos menores melhoram acurácia e liberam contexto.

Reprodução

Código, dados e todas as medições: https://github.com/brcampidelli/llm-ptbr. O ciclo completo de autoaprendizado está em docs/agentico-medicao.md, incluindo os dois erros de avaliador que a auditoria pegou antes de virarem conclusão.