/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
cc-by-nc-2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Опубликована
21 апр 2024

CabraLlama3-8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на португальских данных диалоговая модель Llama 3 для генерации текста и ответов на португальском языке.

94скачиваний за 30 дней23лайкавеса обновлены17 июл 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 Llama-3 8B — диалоговая языковая модель, разработанная Botbot Robotics на базе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная на наборе Cabra 30k. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, с особой настройкой на понимание и генерацию португальского языка. Модель использует плотную авторегрессионную архитектуру Transformer семейства Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель подходит для прототипирования португалоязычных чат-ассистентов и исследований генеративных моделей, их ограничений и смещений. В README приведены результаты оценок на португальских задачах; в отдельных метриках они ниже результатов базовой модели. Указанная лицензия — CC BY-NC 2.0; коммерческое использование запрещено.

Сценарии применения

  • создание португалоязычного чат-ассистента
  • генерация ответов на вопросы на португальском языке
  • прототипирование диалоговых приложений
  • исследование ограничений и смещений генеративных моделей

Ограничения

Оценки на некоторых португальских метриках ниже результатов базовой Meta-Llama-3-8B-Instruct. Коммерческое использование запрещено; модель ориентирована на исследования.

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 Llama-3 8B

O Cabra Llama-3 8B é uma versão 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 português.

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 lançou a família de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos pré-treinados e ajustados por instruções nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruções são otimizados para casos de uso em diálogos e superam muitos dos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. Além disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a segurança.

Arquitetura do Modelo: Llama 3 é um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para se alinhar às preferências humanas quanto à utilidade e segurança.

Dataset: Cabra 30k

Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve.

Quantização / GGUF

Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".

Exemplo

<s> [INST] Me conte alguns fatos interessantes sobre Brasília. [/INST] 

Brasília é a capital do Brasil e foi projetada pelo arquiteto brasileiro Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa. Aqui estão alguns fatos interessantes sobre Brasília:

1. Brasília foi construída nos anos 1960. A cidade foi construída para substituir o antigo local da capital do Brasil, Rio de Janeiro, que estava ficando muito lotado.

2. A arquitetura de Brasília é única e é caracterizada por formas modernistas e abstratas. A cidade é dividida em dois planos principais: o plano piloto, que é a área central da cidade, e o plano terrestre, que é a área residencial.

3. Brasília é conhecida por seus marcos icônicos, como a Catedral Metropolitana Nossa Senhora da Aparecida, o Palácio da Alvorada e o Palácio do Planalto, que são os locais de trabalho do presidente do Brasil.

4. A cidade é lar do Estádio Nacional Mane Garrincha, que recebe jogos de futebol e tem capacidade para 72.788 torcedores. O estádio recebe o nome do famoso jogador de futebol Garrincha, que nasceu em Brasília.

5. Brasília é uma cidade relativamente nova e tem uma população de cerca de 3 milhões de pessoas. Apesar de ser relativamente nova, a cidade é conhecida por sua cultura vibrante e é um centro de turismo, negócios e política no Brasil.
</s>

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. **

Avaliações / Evals

TasksMetricLLAMA3 Base Instruct ValueStderrFinetune Cabra ValueStderr
assin2_rtef1_macro0.90910.00410.90360.0042
acc0.90930.00410.90360.0042
assin2_stspearson0.75170.00740.69890.0082
mse0.5985N/A0.6958N/A
bluexacc0.57860.01060.57860.0106
...............
enemacc0.70120.00700.74390.0067
faquad_nlif1_macro0.75160.01320.69880.0139
acc0.79380.01120.75080.0120
hatebr_offensive_binaryf1_macro0.86990.00640.85280.0067
acc0.87000.00640.85360.0067
oab_examsacc0.50620.00620.49110.0062
portuguese_hate_speech_binaryf1_macro0.59820.01200.59540.0120
acc0.59930.01190.59930.0119

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

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

MetricValue
Average69.42
ENEM Challenge (No Images)74.67
BLUEX (No Images)56.88
OAB Exams49.29
Assin2 RTE90.44
Assin2 STS69.85
FaQuAD NLI70.38
HateBR Binary85.05
PT Hate Speech Binary60.10
tweetSentBR68.08

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
459f87e

0 моделей