/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-7b-bnb-4bit
Опубликована
10 апр 2024

boto-7B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Boto 7B — дообученная Mistral 7B для генерации текста и диалогов на португальском языке.

38скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 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

Boto 7B — дообученная lucianosb модель Mistral 7B для генерации текста на португальском языке. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для обучения указан набор cnmoro/GPT4-500k-Augmented-PTBR-Clean; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста на португальском языке. Ответы часто бывают многословными и не всегда достаточно краткими. В README также предупреждается о возможных стереотипах, фактических ошибках и отсутствии встроенной модерации, поэтому ответы требуют проверки. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на португальском языке
  • генерация связных текстов на португальском
  • диалоговый помощник для португалоязычных пользователей

Ограничения

Ответы склонны быть многословными и не всегда объективными; возможны фактические ошибки и воспроизведение стереотипов. Встроенная модерация контента отсутствует.

Для каких профессий подходит4

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

Boto 7B

Boto é um fine-tuning do Mistral 7B para língua portuguesa. O Boto é bem "falante", as respostas tendem a ser longas e nem sempre objetivas por padrão.

Quantizações disponíveis em lucianosb/boto-7B-GGUF.

Acesse a demonstração online disponível. E cante junto:

Foi Boto Sinhá

Boto é um nome dado a vários tipos de golfinhos e botos nativos do Amazonas e dos afluentes do rio Orinoco. Alguns botos existem exclusivamente em água doce, e estes são frequentemente considerados golfinhos primitivos.

O “boto” das regiões do rio Amazonas no norte do Brasil é descrito de acordo com o folclore local como assumindo a forma de um humano, também conhecido como Boto cor-de-rosa, e com o hábito de seduzir mulheres humanas e engravidá-las.

English description

Boto is a fine-tuning of Mistral 7B for portuguese language. Responses tend to be verbose.

Try the demo.

Boto is a Portuguese name given to several types of dolphins and river dolphins native to the Amazon and the Orinoco River tributaries. A few botos exist exclusively in fresh water, and these are often considered primitive dolphins.

The "boto" of the Amazon River regions of northern Brazil are described according to local lore as taking the form of a human or merman, also known as Boto cor-de-rosa ("Pink Boto" in Portuguese) and with the habit of seducing human women and impregnating them.

How to Run on Colab T4

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
import torch

model_id = "lucianosb/boto-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="cuda:0"
)

def make_prompt(question):
  return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, combinada com uma entrada que fornece contexto adicional.
Escreva uma resposta que complete adequadamente a solicitação.

### Instruction:
{question}

### Response:
"""

question = "Conte a história do boto"

prompt = make_prompt(question)
sequences = pipe(
   prompt,
   do_sample=True,
   num_return_sequences=1,
   eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
   max_length=2048,
   temperature=0.9,
   top_p=0.6,
   repetition_penalty=1.15
)

print(sequences[0]["generated_text"])

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Average62.25
ENEM Challenge (No Images)59.97
BLUEX (No Images)48.82
OAB Exams43.37
Assin2 RTE89.58
Assin2 STS69.87
FaQuAD NLI55.57
HateBR Binary77.04
PT Hate Speech Binary58.84
tweetSentBR57.20

Isenção de Responsabilidade

O modelo é uma ferramenta de geração de texto que utiliza dados de treinamento para produzir saídas. Ele não possui a capacidade de compreender ou interpretar o conteúdo de maneira semelhante a um humano. Não foram implementados mecanismos de moderação de conteúdo no modelo, portanto existe a possibilidade de reprodução de estereótipos sociais de cultura, gênero, etnia, raça ou idade, ele pode, inadvertidamente, gerar tais conteúdos devido às limitações e preconceitos presentes nos dados de treinamento.

O modelo não foi treinado com a intenção de reproduzir fatos reais e, portanto, pode gerar conteúdo inconsistente com a realidade. Os usuários são aconselhados a não confiar exclusivamente no modelo para tomar decisões importantes e devem sempre exercer seu próprio julgamento ao interpretar e usar o conteúdo gerado.

O uso do modelo é de inteira responsabilidade do usuário. O desenvolvedor do modelo não se responsabiliza por qualquer dano ou prejuízo resultante do uso ou mau uso do conteúdo gerado pelo modelo.

Uploaded model

  • Developed by: lucianosb
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-bnb-4bit

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Citation

@misc {luciano_santa_brígida_2024,
	author       = { {Luciano Santa Brígida} },
	title        = { boto-7B (Revision 46f75be) },
	year         = 2024,
	url          = { https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B },
	doi          = { 10.57967/hf/2065 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a5886a7

0 моделей