Llama 3 Portuguese Tom Cat 8b Instruct
基于Llama3 8B微调的葡萄牙语对话模型,填补了葡萄牙语模型的空白,优化了对话能力
下载量 54
发布时间 : 4/30/2024
模型简介
该模型基于30万条葡萄牙语对话数据进行训练,旨在提供高质量的葡萄牙语对话体验。基于Meta的Llama3 8B模型进行微调,主要优化了葡萄牙语理解和生成能力。
模型特点
葡萄牙语优化
专门针对葡萄牙语进行微调,提供更自然的葡萄牙语理解和生成能力
指令跟随
能够很好地理解和执行用户指令,适合构建对话系统
多量化版本支持
提供从完整模型到4位量化的多种版本,适应不同硬件需求
模型能力
葡萄牙语文本生成
对话系统构建
问答系统
指令跟随
使用案例
教育
数学解释
可以扮演数学老师解释基础数学概念
能清晰解释2+2=4等基础数学问题
考试辅助
帮助准备ENEM等葡萄牙语考试
在ENEM挑战赛测试中达到70.4%准确率
专业服务
法律咨询
解释巴西律师公会(OAB)相关信息
能准确描述巴西律师公会的职能和结构
情感分析
仇恨言论检测
识别葡萄牙语中的仇恨言论
在HateBR测试中达到86.99宏观F1值
🚀 Llama-3-portuguese-Tom-cat-8b-instruct
该模型基于30万个葡萄牙语聊天记录的超集进行训练,旨在填补葡萄牙语模型的空白。它在Llama3 8B的基础上进行微调,主要适用于聊天场景。
如果你正在寻找兼容性更强的模型,Luana模型还有可以与LlamaCpp一起运行的GGUF系列。你可以从以下模型开始探索GGUF模型:
探索这个和其他模型,找到最适合你需求的模型!
🚀 快速开始
完整模型:A100
半精度模型:L4
8位或4位量化:T4或V100
你可以以正常形式使用该模型,也可以进行4位量化。下面我们将介绍这两种方法。请记住,在提示词中使用合适的动词很重要。告诉模型如何行动或表现,这样你就能引导它们给出合适的回复。像这样的要点可以帮助模型(即使是像8B这样的小模型)表现得更好。
!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()
你可以使用Pipeline来使用该模型。
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 está uma instrução 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) é a entidade responsável por regulamentar e fiscalizar a profissão 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 é uma entidade de direito público, com personalidade jurídica própria, e é composta por advogados e advogadas que atuam em todo o território nacional.
#A entidade é dirigida por um Conselho Federal, que é o órgão máximo da OAB, e é composto por 32 membros, eleitos por votação direta dos advogados e advogadas.
#A OAB tem como principais atribuições:. Regulamentar a profissão de advogado: a OAB estabelece as normas e regulamentações para a formação, habilitação e exercício
#a profissão de advogado no Brasil. Fiscalizar a atividade dos advogados: a OAB fiscaliza a atividade dos advogados, verificando se eles atendem às normas e
#regulamentações estabelecidas.. Defender os direitos e interesses dos advogados: a OAB defende os direitos e interesses dos advogados, garantindo que eles
#possam exercer sua profissão com liberdade e segurança.\n4. Representar a sociedade: a OAB representa a sociedade, defendendo os direitos e interesses dos
#dadãos e das instituições.A OAB também é responsável por: Certificar a formação e habilitação dos advogados; Fiscalizar a atividade dos advogados, verificando
#se eles atendem às normas e regulamentações estabelecidas;\n* Defender os direitos e interesses dos advogados, garantindo que eles possam exercer sua profissão
#com liberdade e segurança; Representar a sociedade, defendendo os direitos e interesses dos cidadãos e das instituições.Além disso, a OAB também é responsável por:
#Publicar o Diário da Ordem dos Advogados do Brasil
prompt = format_prompt("Haja como um professor de matemática e me explique porque 2 + 2 = 4")
result = pipe(prompt)
result[0]["generated_text"].split("assistant<|end_header_id|>")[1]
#Meu aluno, é um prazer explicar um conceito fundamental da matemática! equação 2 + 2 = 4 pode parecer simples, mas é
#importante entender por quê ela é verdadeira. Em matemática, a adição é uma operação que combina dois números para obter um resultado.
#Nesse caso, estamos adicionando 2 e 2. Para entender melhor, vamos começar com um exemplo concreto. Imagine que você tem 2 maçãs em uma mesa e seu amigo também tem
#2 maçãs em outra mesa. Se você e seu amigo combinam suas maçãs, você terá agora 4 maçãs.Agora, vamos usar símbolos para representar essa situação.
#Podemos escrever 2 + 2 =?, e o resultado é 4. Isso significa que quando você soma 2 e 2, o resultado é 4. Mas por quê isso é verdade? Isso é porque a adição é
#uma operação que segue certas regras. Uma dessas regras é que a ordem em que você soma os números não muda o resultado. Isso significa que 2 + 2 é igual a 2 + 2,
#independentemente da ordem em que você soma.Além disso, a adição também é uma operação que é associativa, o que significa que você pode adicionar números em
#qualquer ordem e o resultado será o mesmo. Por exemplo, (2 + 2) + 0 = 2 + (2 + 0). Isso é verdade porque a adição é uma operação que é idempotente, o que significa
#que adicionando 0 a um número não muda o resultado.Portanto, quando você soma 2 e 2, o resultado é 4 porque a adição segue essas regras. A equação 2 + 2 = 4
#é verdadeira porque é uma consequência lógica da definição da adição e das regras que a governam.Espero que isso tenha ajudado a entender melhor por quê 2 + 2 = 4,
#meu aluno!
如果你遇到“CUDA Out of memory”等内存问题,你应该使用4位或8位量化。在Colab中使用完整模型需要A100。如果你想使用4位或8位量化,T4或L4就可以解决问题。
💻 使用示例
4位量化示例
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}
)
📚 详细文档
开放葡萄牙语大语言模型排行榜评估结果
详细结果可在此处和🚀 开放葡萄牙语大语言模型排行榜上查看。
指标 | 数值 |
---|---|
平均值 | 70.57 |
ENEM挑战(无图像) | 70.40 |
BLUEX(无图像) | 58 |
OAB考试 | 51.07 |
Assin2 RTE | 90.91 |
Assin2 STS | 75.40 |
FaQuAD NLI | 76.05 |
HateBR Binary | 86.99 |
葡萄牙语仇恨言论二分类 | 60.39 |
tweetSentBR | 65.92 |
交流反馈
欢迎提出任何想法、提供帮助或反馈问题。
邮箱:rhaymisoncristian@gmail.com
📄 许可证
本项目采用Apache-2.0许可证。
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205
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基于掩码语言建模目标预训练的大型英语语言模型,采用改进的BERT训练方法
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19.4M
212
Distilbert Base Uncased
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DistilBERT是BERT基础模型的蒸馏版本,在保持相近性能的同时更轻量高效,适用于序列分类、标记分类等自然语言处理任务。
大型语言模型 英语
D
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11.1M
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