/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
13,4 млрд
Размер весов
28,3 ГБ
Лицензия
cc
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen1.5-14B-Chat
Опубликована
28 мар 2024

CabraQwen14b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на португальских данных чат-модель Qwen1.5 с 13,4 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

39скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены4 апр 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 Qwen 14b — чат-модель, разработанная на основе Qwen1.5-14B-Chat и дообученная авторами на внутреннем датасете Cabra 10k. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и оптимизирована для португальского языка; в карточке сообщается об улучшении результатов на ряде бразильских бенчмарков по сравнению с базовой моделью.

Модель построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 13,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку португальского и английского языков. Репозиторий содержит веса safetensors; README также упоминает отдельные квантизованные версии GGUF.

Модель подходит для португалоязычных диалогов, генерации ответов и исследовательской оценки генеративных моделей. README ограничивает применение исследовательскими целями и запрещает коммерческое использование. Датасет Cabra 10k описан как внутренний, поэтому его состав не раскрыт; результаты бенчмарков не гарантируют качество для других задач и сценариев.

Сценарии применения

  • ведение диалога на португальском языке
  • генерация ответов на вопросы на португальском
  • создание португалоязычных текстов
  • сравнение качества генеративных моделей на бразильских бенчмарках

Ограничения

README запрещает коммерческое использование и допускает модель только для исследований. Датасет Cabra 10k внутренний и не описан подробно; заявленные улучшения относятся к отдельным бенчмаркам и не гарантируют качество в иных сценариях.

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 Qwen 14b

Esse modelo é um finetune do Qwen 1.5 14b Chat com o dataset interno Cabra 10k. Esse modelo é otimizado para português e responde em portuguese nativamente. Ele apresenta melhoria em vários benchmarks brasileiros em comparação com o modelo base.

Experimente o nosso demo aqui: CabraChat.

Conheça os nossos outros modelos Cabra.

Detalhes do Modelo

Modelo: Qwen 1.5 14b 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 10k

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

Quantização / GGUF

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

Exemplo

<s> [INST]Quem são os jogadores brasileiros de futebol mais conhecidos, atuais e passados?? [/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

- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 2
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 64
- total_eval_batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.01
- num_epochs: 3

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.

Evals

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
assin2_rte1.1all15f1_macro0.9142± 0.0040
all15acc0.9142± 0.0040
assin2_sts1.1all15pearson0.8085± 0.0059
all15mse0.4023± N/A
bluex1.1all3acc0.6078± 0.0105
exam_id__UNICAMP_20203acc0.5818± 0.0385
exam_id__UNICAMP_2021_13acc0.6087± 0.0416
exam_id__USP_20233acc0.6591± 0.0410
exam_id__USP_20203acc0.5714± 0.0381
exam_id__USP_20183acc0.5926± 0.0385
exam_id__UNICAMP_20183acc0.5556± 0.0390
exam_id__UNICAMP_20233acc0.6279± 0.0426
exam_id__USP_20243acc0.8293± 0.0339
exam_id__USP_20223acc0.5306± 0.0411
exam_id__USP_20193acc0.5750± 0.0452
exam_id__UNICAMP_20243acc0.6444± 0.0412
exam_id__UNICAMP_20193acc0.6400± 0.0392
exam_id__UNICAMP_2021_23acc0.5882± 0.0397
exam_id__USP_20213acc0.5577± 0.0400
exam_id__UNICAMP_20223acc0.6154± 0.0450
enem1.1all3acc0.7516± 0.0066
exam_id__20093acc0.7739± 0.0225
exam_id__20133acc0.7407± 0.0244
exam_id__20123acc0.7586± 0.0230
exam_id__20233acc0.6741± 0.0233
exam_id__20163acc0.7686± 0.0220
exam_id__20153acc0.7731± 0.0221
exam_id__20113acc0.8205± 0.0205
exam_id__20103acc0.7179± 0.0241
exam_id__20143acc0.7339± 0.0245
exam_id__2016_23acc0.7724± 0.0219
exam_id__20223acc0.7143± 0.0227
exam_id__20173acc0.7845± 0.0220
faquad_nli1.1all15f1_macro0.4605± 0.0093
all15acc0.7862± 0.0114
hatebr_offensive_binary1.0all25f1_macro0.7932± 0.0077
all25acc0.7986± 0.0076
oab_exams1.5all3acc0.4989± 0.0062
exam_id__2012-083acc0.5250± 0.0322
exam_id__2015-173acc0.6795± 0.0305
exam_id__2016-213acc0.4000± 0.0316
exam_id__2013-123acc0.4750± 0.0323
exam_id__2010-023acc0.5300± 0.0288
exam_id__2011-043acc0.4625± 0.0323
exam_id__2011-053acc0.5750± 0.0319
exam_id__2015-183acc0.5250± 0.0322
exam_id__2012-073acc0.4750± 0.0323
exam_id__2013-113acc0.4750± 0.0322
exam_id__2012-093acc0.4156± 0.0324
exam_id__2014-133acc0.4875± 0.0323
exam_id__2015-163acc0.5500± 0.0321
exam_id__2017-233acc0.3875± 0.0314
exam_id__2017-243acc0.5250± 0.0322
exam_id__2018-253acc0.5250± 0.0323
exam_id__2012-063acc0.4125± 0.0317
exam_id__2010-013acc0.3882± 0.0305
exam_id__2011-033acc0.4646± 0.0288
exam_id__2014-143acc0.5750± 0.0319
exam_id__2016-20a3acc0.4875± 0.0323
exam_id__2012-06a3acc0.5500± 0.0320
exam_id__2016-203acc0.5375± 0.0322
exam_id__2016-193acc0.4231± 0.0322
exam_id__2013-103acc0.5125± 0.0323
exam_id__2017-223acc0.5250± 0.0322
exam_id__2014-153acc0.5897± 0.0323
portuguese_hate_speech_binary1.0all25f1_macro0.7180± 0.0115
all25acc0.7462± 0.0106

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Average68.66
ENEM Challenge (No Images)75.16
BLUEX (No Images)60.78
OAB Exams49.89
Assin2 RTE91.42
Assin2 STS80.85
FaQuAD NLI46.05
HateBR Binary79.32
PT Hate Speech Binary71.80
tweetSentBR62.65

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
3dc2086

0 моделей