Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct
If you are looking for enhanced compatibility, the Luana model also has a GGUF family that can be run with LlamaCpp. You can explore the GGUF models starting with the one below:
Explore this and other models to find the best fit for your needs!
This model was trained with a superset of 300,000 chat in Portuguese. The model comes to help fill the gap in models in Portuguese. Tuned from the Llama3 8B, the model was adjusted mainly for chat.
How to use
FULL MODEL : A100
HALF MODEL: L4
8bit or 4bit : T4 or V100
You can use the model in its normal form up to 4-bit quantization. Below we will use both approaches. Remember that verbs are important in your prompt. Tell your model how to act or behave so that you can guide them along the path of their response. Important points like these help models (even smaller models like 8b) to perform much better.
!pip install -q -U transformers
!pip install -q -U accelerate
!pip install -q -U bitsandbytes
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct")
model.eval()
You can use with Pipeline.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
do_sample=True,
max_new_tokens=512,
num_beams=2,
temperature=0.3,
top_k=50,
top_p=0.95,
early_stopping=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
def format_prompt(question:str):
system_prompt = "Abaixo estΓ‘ uma instruΓ§Γ£o que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido."
return f"""<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
{ system_prompt }<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{ question }<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>"""
prompt = format_prompt("Me fale sobra a OAB, Ordem dos Advogados do Brasil")
result = pipe(prompt)
result[0]["generated_text"].split("assistant<|end_header_id|>")[1]
#A Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) Γ© a entidade responsΓ‘vel por regulamentar e fiscalizar a profissΓ£o de advogado no Brasil.
#Foi criada em 1930, com o objetivo de proteger os direitos e interesses dos advogados e da sociedade, garantindo a defesa dos direitos e garantias fundamentais.
#A OAB Γ© uma entidade de direito pΓΊblico, com personalidade jurΓdica prΓ³pria, e Γ© composta por advogados e advogadas que atuam em todo o territΓ³rio nacional.
#A entidade Γ© dirigida por um Conselho Federal, que Γ© o Γ³rgΓ£o mΓ‘ximo da OAB, e Γ© composto por 32 membros, eleitos por votaΓ§Γ£o direta dos advogados e advogadas.
#A OAB tem como principais atribuiΓ§Γ΅es:. Regulamentar a profissΓ£o de advogado: a OAB estabelece as normas e regulamentaΓ§Γ΅es para a formaΓ§Γ£o, habilitaΓ§Γ£o e exercΓcio
#a profissΓ£o de advogado no Brasil. Fiscalizar a atividade dos advogados: a OAB fiscaliza a atividade dos advogados, verificando se eles atendem Γ s normas e
#regulamentaΓ§Γ΅es estabelecidas.. Defender os direitos e interesses dos advogados: a OAB defende os direitos e interesses dos advogados, garantindo que eles
#possam exercer sua profissΓ£o com liberdade e seguranΓ§a.\n4. Representar a sociedade: a OAB representa a sociedade, defendendo os direitos e interesses dos
#dadΓ£os e das instituiΓ§Γ΅es.A OAB tambΓ©m Γ© responsΓ‘vel por: Certificar a formaΓ§Γ£o e habilitaΓ§Γ£o dos advogados; Fiscalizar a atividade dos advogados, verificando
#se eles atendem Γ s normas e regulamentaΓ§Γ΅es estabelecidas;\n* Defender os direitos e interesses dos advogados, garantindo que eles possam exercer sua profissΓ£o
#com liberdade e seguranΓ§a; Representar a sociedade, defendendo os direitos e interesses dos cidadΓ£os e das instituiΓ§Γ΅es.AlΓ©m disso, a OAB tambΓ©m Γ© responsΓ‘vel por:
#Publicar o DiΓ‘rio da Ordem dos Advogados do Brasil
prompt = format_prompt("Haja como um professor de matemΓ‘tica e me explique porque 2 + 2 = 4")
result = pipe(prompt)
result[0]["generated_text"].split("assistant<|end_header_id|>")[1]
#Meu aluno, Γ© um prazer explicar um conceito fundamental da matemΓ‘tica! equaΓ§Γ£o 2 + 2 = 4 pode parecer simples, mas Γ©
#importante entender por quΓͺ ela Γ© verdadeira. Em matemΓ‘tica, a adiΓ§Γ£o Γ© uma operaΓ§Γ£o que combina dois nΓΊmeros para obter um resultado.
#Nesse caso, estamos adicionando 2 e 2. Para entender melhor, vamos comeΓ§ar com um exemplo concreto. Imagine que vocΓͺ tem 2 maΓ§Γ£s em uma mesa e seu amigo tambΓ©m tem
#2 maΓ§Γ£s em outra mesa. Se vocΓͺ e seu amigo combinam suas maΓ§Γ£s, vocΓͺ terΓ‘ agora 4 maΓ§Γ£s.Agora, vamos usar sΓmbolos para representar essa situaΓ§Γ£o.
#Podemos escrever 2 + 2 =?, e o resultado Γ© 4. Isso significa que quando vocΓͺ soma 2 e 2, o resultado Γ© 4. Mas por quΓͺ isso Γ© verdade? Isso Γ© porque a adiΓ§Γ£o Γ©
#uma operaΓ§Γ£o que segue certas regras. Uma dessas regras Γ© que a ordem em que vocΓͺ soma os nΓΊmeros nΓ£o muda o resultado. Isso significa que 2 + 2 Γ© igual a 2 + 2,
#independentemente da ordem em que vocΓͺ soma.AlΓ©m disso, a adiΓ§Γ£o tambΓ©m Γ© uma operaΓ§Γ£o que Γ© associativa, o que significa que vocΓͺ pode adicionar nΓΊmeros em
#qualquer ordem e o resultado serΓ‘ o mesmo. Por exemplo, (2 + 2) + 0 = 2 + (2 + 0). Isso Γ© verdade porque a adiΓ§Γ£o Γ© uma operaΓ§Γ£o que Γ© idempotente, o que significa
#que adicionando 0 a um nΓΊmero nΓ£o muda o resultado.Portanto, quando vocΓͺ soma 2 e 2, o resultado Γ© 4 porque a adiΓ§Γ£o segue essas regras. A equaΓ§Γ£o 2 + 2 = 4
#Γ© verdadeira porque Γ© uma consequΓͺncia lΓ³gica da definiΓ§Γ£o da adiΓ§Γ£o e das regras que a governam.Espero que isso tenha ajudado a entender melhor por quΓͺ 2 + 2 = 4,
#meu aluno!
If you are having a memory problem such as "CUDA Out of memory", you should use 4-bit or 8-bit quantization. For the complete model in colab you will need the A100. If you want to use 4bits or 8bits, T4 or L4 will already solve the problem.
4bits example
from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nb_4bit_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
bnb_4bit_use_double_quant=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
base_model,
quantization_config=bnb_config,
device_map={"": 0}
)
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here and on the π Open Portuguese LLM Leaderboard
Metric | Value |
---|---|
Average | 70.57 |
ENEM Challenge (No Images) | 70.40 |
BLUEX (No Images) | 58 |
OAB Exams | 51.07 |
Assin2 RTE | 90.91 |
Assin2 STS | 75.40 |
FaQuAD NLI | 76.05 |
HateBR Binary | 86.99 |
PT Hate Speech Binary | 60.39 |
tweetSentBR | 65.92 |
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Model tree for rhaymison/Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct
Dataset used to train rhaymison/Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct
Space using rhaymison/Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct 1
Evaluation results
- accuracy on ENEM Challenge (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard70.400
- accuracy on BLUEX (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard58.000
- accuracy on OAB ExamsOpen Portuguese LLM Leaderboard51.070
- f1-macro on Assin2 RTEtest set Open Portuguese LLM Leaderboard90.910
- pearson on Assin2 STStest set Open Portuguese LLM Leaderboard75.400
- f1-macro on FaQuAD NLItest set Open Portuguese LLM Leaderboard76.050
- f1-macro on HateBR Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard86.990
- f1-macro on PT Hate Speech Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard60.390
- f1-macro on tweetSentBRtest set Open Portuguese LLM Leaderboard65.920