/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,4 ГБ
Лицензия
cc
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen1.5-7B-Chat
Опубликована
27 мар 2024

CabraQwen7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на португальских данных диалоговая модель Qwen1.5-7B для генерации ответов и ведения бесед.

55скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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 7b — диалоговая языковая модель, созданная разработчиками Cabra на основе Qwen1.5-7B-Chat и дообученная на внутреннем наборе данных Cabra 10k. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалогов, с настройкой на португальский язык и бразильские бенчмарки.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка приводит результаты оценивания на португальских тестах, но не раскрывает датасет обучения.

Модель распространяется по лицензии CC, однако карточка запрещает коммерческое использование и ограничивает применение исследовательскими целями. Качество может зависеть от сценария; опубликованные оценки относятся к указанным бенчмаркам, а внутренний набор Cabra 10k недоступен для проверки.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на португальском языке
  • генерация ответов на вопросы на португальском
  • исследование качества португалоязычных LLM
  • оценка генеративной модели на бразильских бенчмарках

Ограничения

Карточка ограничивает использование исследовательскими целями и запрещает коммерческое применение. Данные Cabra 10k описаны как внутренние и пока не опубликованы, поэтому их нельзя независимо проверить.

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 7b

Esse modelo é um finetune do Qwen 1.5 7b Chat com o dataset interno Cabra 10k. Esse modelo é optimizado para português e responde em portuguese nativamente. Ele apresenta melhoria em varios benchmarks brasileiros em comparação com o modelo base.

Exprimente o nosso demo aqui: CabraChat.

Conheça os nossos outros modelos: Cabra.

Detalhes do Modelo

Modelo: Qwen 1.5 7b 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 finetuning. Vamos lançar em breve.

Quantização / GGUF

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

Exemplo

<s> [INST] What makes Brasília special? [/INST] Brasília, a capital do Brasil, é uma cidade única e especial por várias razões. Estabelecida como o novo centro político do país em 1960, ela foi projetada pelo arquiteto Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa para ser um símbolo da modernidade e progresso brasileiro.

Aqui estão algumas características que tornam Brasília especial:

Design Urbano: A cidade é conhecida por seu design inovador e futurista, com seus arranha-céus imponentes, grandes praças abertas e espaços verdes extensos. O layout da cidade segue um padrão de grade, com cada distrito representando diferentes aspectos da cultura e história brasileira.

Praça dos Três Poderes: Está enorme praça central é cercada pelos prédios da Assembleia Nacional (conhecido como "Palácio do Planalto"), Senado Federal e Supremo Tribunal Federal. É um marco icônico da cidade e um local popular para eventos políticos.

Monumentos e Arquitetura: Brasília possui muitos monumentos impressionantes e edifícios arquitetônicos notáveis, incluindo o Museu Nacional de História Natural e Ciências, o Planetário Anhembi, o Palácio da Alvorada e a Basílica Nossa Senhora Aparecida.

Espaços Verdes: A cidade é cercada por parques e reservas naturais, proporcionando aos moradores e visitantes amplos espaços para relaxar, praticar esportes ou simplesmente apreciar a beleza natural do ambiente.

Cultura e Eventos: Como a capital nacional, Brasília hospeda vários festivais culturais e eventos importantes ao longo do ano, como o Festival Internacional de Cinema de Brasília, o Carnaval das Nações Unidas e o Festival de Música de Verão de Brasília.
Significado Histórico: A construção de Brasília marcou um momento significativo na história do Brasil, pois simbolizou sua independência política e busca pela modernização. Ela também serviu como exemplo para outros países em desenvolvimento que buscavam criar novas capitais.

Inclusão Social: Brasília foi projetada levando em consideração a inclusão social, com bairros bem planejados distribuídos uniformemente pela cidade para garantir acesso igualitário à educação, saúde e serviços públicos.

Em resumo, Brasília é uma cidade única e especial devido ao seu design inovador, pontos turísticos icônicos, conexão histórica com o desenvolvimento do Brasil e compromisso com a inclusão social.
</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 viéses de modelos gerativos.

Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa.

Evals

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
assin2_rte1.1all15f1_macro0.8852± 0.0046
all15acc0.8852± 0.0046
assin2_sts1.1all15pearson0.7618± 0.0067
all15mse0.5283± N/A
bluex1.1all3acc0.5605± 0.0107
exam_id__USP_20213acc0.5385± 0.0400
exam_id__UNICAMP_2021_23acc0.5490± 0.0401
exam_id__USP_20193acc0.4750± 0.0455
exam_id__USP_20223acc0.4898± 0.0413
exam_id__USP_20203acc0.5714± 0.0381
exam_id__UNICAMP_20193acc0.6200± 0.0398
exam_id__USP_20183acc0.5000± 0.0392
exam_id__USP_20243acc0.7073± 0.0411
exam_id__UNICAMP_20203acc0.6000± 0.0382
exam_id__UNICAMP_20243acc0.6000± 0.0422
exam_id__USP_20233acc0.5682± 0.0429
exam_id__UNICAMP_20183acc0.4444± 0.0391
exam_id__UNICAMP_2021_13acc0.4783± 0.0425
exam_id__UNICAMP_20233acc0.6047± 0.0430
exam_id__UNICAMP_20223acc0.7179± 0.0416
enem1.1all3acc0.6921± 0.0071
exam_id__20123acc0.7241± 0.0240
exam_id__20153acc0.7059± 0.0241
exam_id__20233acc0.6741± 0.0233
exam_id__2016_23acc0.6992± 0.0238
exam_id__20223acc0.6090± 0.0245
exam_id__20103acc0.7436± 0.0233
exam_id__20163acc0.6612± 0.0248
exam_id__20093acc0.7391± 0.0236
exam_id__20143acc0.6606± 0.0262
exam_id__20173acc0.7155± 0.0241
exam_id__20113acc0.7778± 0.0222
exam_id__20133acc0.6019± 0.0272
faquad_nli1.1all15f1_macro0.5780± 0.0165
all15acc0.7785± 0.0115
hatebr_offensive_binary1.0all25f1_macro0.7632± 0.0082
all25acc0.7736± 0.0079
oab_exams1.5all3acc0.4323± 0.0061
exam_id__2015-183acc0.5000± 0.0322
exam_id__2015-173acc0.5128± 0.0326
exam_id__2010-013acc0.3412± 0.0297
exam_id__2016-213acc0.4000± 0.0317
exam_id__2012-063acc0.4500± 0.0322
exam_id__2011-053acc0.3750± 0.0313
exam_id__2016-20a3acc0.3250± 0.0302
exam_id__2018-253acc0.4250± 0.0319
exam_id__2016-193acc0.4359± 0.0325
exam_id__2017-223acc0.4250± 0.0319
exam_id__2016-203acc0.3875± 0.0315
exam_id__2014-143acc0.4875± 0.0324
exam_id__2017-243acc0.4625± 0.0322
exam_id__2017-233acc0.4250± 0.0320
exam_id__2012-06a3acc0.4625± 0.0321
exam_id__2014-153acc0.5256± 0.0326
exam_id__2012-093acc0.3377± 0.0310
exam_id__2012-073acc0.4500± 0.0322
exam_id__2014-133acc0.4500± 0.0322
exam_id__2012-083acc0.4750± 0.0323
exam_id__2013-113acc0.4250± 0.0319
exam_id__2011-033acc0.3636± 0.0279
exam_id__2013-123acc0.4625± 0.0321
exam_id__2011-043acc0.3875± 0.0315
exam_id__2010-023acc0.5400± 0.0288
exam_id__2013-103acc0.4250± 0.0320
exam_id__2015-163acc0.4125± 0.0318
portuguese_hate_speech_binary1.0all25f1_macro0.6969± 0.0119
all25acc0.7356± 0.0107

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Average66.99
ENEM Challenge (No Images)69.21
BLUEX (No Images)56.05
OAB Exams43.23
Assin2 RTE88.52
Assin2 STS76.17
FaQuAD NLI57.80
HateBR Binary76.32
PT Hate Speech Binary69.69
tweetSentBR65.96

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
bf773cb

0 моделей