/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
cc-by-nc-2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen1.5-72B-Chat
Опубликована
3 апр 2024

Cabra-72b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Cabra-72b — дообученная на португальских данных чат-модель Qwen1.5 для диалогов и генерации текста.

44скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены21 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Cabra-72b — чат-модель на 71 млрд параметров, созданная botbotrobotics дообучением Qwen/Qwen1.5-72B-Chat на внутреннем наборе данных Cabra 30k. Она рассчитана прежде всего на общение и генерацию текста на португальском языке; автор сообщает об улучшении результатов на нескольких бенчмарках для Бразилии относительно базовой модели. Модель использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель может отвечать на вопросы и вести диалог на португальском. В карточке приведены результаты португалоязычных оценок, но обучающий набор Cabra 30k не опубликован, поэтому воспроизвести обучение по карточке нельзя. Автор указывает, что модель предназначена для исследований и запрещена к коммерческому использованию. Лицензия — CC BY-NC 2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на португальском языке
  • ведение диалога на португальском
  • генерация текста для бразильской аудитории
  • исследование качества и ограничений португалоязычных языковых моделей

Ограничения

Внутренний набор Cabra 30k не опубликован, что ограничивает воспроизводимость дообучения. Коммерческое использование запрещено условиями лицензии и карточки модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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

TasksVersionFiltern-shotMetricValue±Stderr
assin2_rte1.1all15f1_macro0.9358±0.0035
all15acc0.9359±0.0035
assin2_sts1.1all15pearson0.7803±0.0068
all15mse0.5815±N/A
bluex1.1all3acc0.6745±0.0101
exam_id__USP_20193acc0.5500±0.0453
exam_id__UNICAMP_2021_13acc0.5870±0.0418
exam_id__USP_20203acc0.6250±0.0373
exam_id__USP_20223acc0.6939±0.0381
exam_id__UNICAMP_20193acc0.7200±0.0367
exam_id__UNICAMP_20243acc0.5778±0.0425
exam_id__USP_20183acc0.5926±0.0385
exam_id__USP_20213acc0.6538±0.0381
exam_id__UNICAMP_20233acc0.7442±0.0385
exam_id__UNICAMP_2021_23acc0.6667±0.0380
exam_id__UNICAMP_20203acc0.7091±0.0355
exam_id__USP_20233acc0.8182±0.0336
exam_id__USP_20243acc0.8537±0.0318
exam_id__UNICAMP_20223acc0.6667±0.0435
exam_id__UNICAMP_20183acc0.6852±0.0364
enem1.1all3acc0.8062±0.0060
exam_id__2016_23acc0.7967±0.0210
exam_id__20143acc0.8165±0.0214
exam_id__20103acc0.8291±0.0202
exam_id__20233acc0.8000±0.0199
exam_id__20093acc0.7913±0.0219
exam_id__20173acc0.7931±0.0217
exam_id__20113acc0.8718±0.0178
exam_id__20153acc0.8151±0.0205
exam_id__20123acc0.8621±0.0185
exam_id__20163acc0.8430±0.0190
exam_id__20133acc0.7870±0.0228
exam_id__20223acc0.6842±0.0233
faquad_nli1.1all15f1_macro0.4545±0.0081
all15acc0.7877±0.0113
hatebr_offensive_binary1.0all25f1_macro0.7212±0.0087
all25acc0.7393±0.0083
oab_exams1.5all3acc0.5718±0.0061

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here and on the 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard

MetricValue
Average70.52
ENEM Challenge (No Images)80.62
BLUEX (No Images)67.45
OAB Exams57.18
Assin2 RTE93.58
Assin2 STS78.03
FaQuAD NLI45.45
HateBR Binary72.12
PT Hate Speech Binary68.65
tweetSentBR71.64

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
a71be31

0 моделей