README.md

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language:
- pt
- en
license: cc-by-nc-2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- llama
- gguf
- brazil
- brasil
- 8b
- portuguese
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
pipeline_tag: text-generation
model-index:
- name: CabraLlama3-8b
  results:
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: ENEM Challenge (No Images)
      type: eduagarcia/enem_challenge
      split: train
      args:
        num_few_shot: 3
    metrics:
    - type: acc
      value: 74.67
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: BLUEX (No Images)
      type: eduagarcia-temp/BLUEX_without_images
      split: train
      args:
        num_few_shot: 3
    metrics:
    - type: acc
      value: 56.88
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: OAB Exams
      type: eduagarcia/oab_exams
      split: train
      args:
        num_few_shot: 3
    metrics:
    - type: acc
      value: 49.29
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: Assin2 RTE
      type: assin2
      split: test
      args:
        num_few_shot: 15
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 90.44
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: Assin2 STS
      type: eduagarcia/portuguese_benchmark
      split: test
      args:
        num_few_shot: 15
    metrics:
    - type: pearson
      value: 69.85
      name: pearson
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: FaQuAD NLI
      type: ruanchaves/faquad-nli
      split: test
      args:
        num_few_shot: 15
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 70.38
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: HateBR Binary
      type: ruanchaves/hatebr
      split: test
      args:
        num_few_shot: 25
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 85.05
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: PT Hate Speech Binary
      type: hate_speech_portuguese
      split: test
      args:
        num_few_shot: 25
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 60.1
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: tweetSentBR
      type: eduagarcia/tweetsentbr_fewshot
      split: test
      args:
        num_few_shot: 25
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 68.08
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=botbot-ai/CabraLlama3-8b
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
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# Cabra  Llama-3 8B
<img src="https://uploads-ssl.webflow.com/65f77c0240ae1c68f8192771/6627fb36d544dd8ea250136a_llama38b.png" width="300" height="300">

O Cabra Llama-3 8B é uma versão aprimorada do Meta-Llama-3-8B-Instruct, refinado com o uso do dataset Cabra 30k. Este modelo foi especialmente otimizado para compreender e responder em português. 

**Experimente o modelo no [nosso chat](https://huggingface.co./spaces/botbot-ai/CabraLlama3).**


**Conheça os nossos outros [modelos e datasets](https://huggingface.co./collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b), e o [Cabra Llama 3 70b](https://huggingface.co./botbot-ai/CabraLlama3-70b).**


## Detalhes do modelo base

### Modelo: Meta-Llama-3-8B-Instruct


A Meta desenvolveu e lançou a família de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos pré-treinados e ajustados por instruções nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruções são otimizados para casos de uso em diálogos e superam muitos dos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. Além disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a segurança.

Arquitetura do Modelo: Llama 3 é um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para se alinhar às preferências humanas quanto à utilidade e segurança.

### Dataset: Cabra 30k

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

### Quantização / GGUF

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

### Exemplo

```
<s> [INST] Me conte alguns fatos interessantes sobre Brasília. [/INST] 

Brasília é a capital do Brasil e foi projetada pelo arquiteto brasileiro Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa. Aqui estão alguns fatos interessantes sobre Brasília:

1. Brasília foi construída nos anos 1960. A cidade foi construída para substituir o antigo local da capital do Brasil, Rio de Janeiro, que estava ficando muito lotado.

2. A arquitetura de Brasília é única e é caracterizada por formas modernistas e abstratas. A cidade é dividida em dois planos principais: o plano piloto, que é a área central da cidade, e o plano terrestre, que é a área residencial.

3. Brasília é conhecida por seus marcos icônicos, como a Catedral Metropolitana Nossa Senhora da Aparecida, o Palácio da Alvorada e o Palácio do Planalto, que são os locais de trabalho do presidente do Brasil.

4. A cidade é lar do Estádio Nacional Mane Garrincha, que recebe jogos de futebol e tem capacidade para 72.788 torcedores. O estádio recebe o nome do famoso jogador de futebol Garrincha, que nasceu em Brasília.

5. Brasília é uma cidade relativamente nova e tem uma população de cerca de 3 milhões de pessoas. Apesar de ser relativamente nova, a cidade é conhecida por sua cultura vibrante e é um centro de turismo, negócios e política no Brasil.
</s>

```

## 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. Entre em contato para mais informações. **

### Avaliações / Evals

|            Tasks            |Metric |LLAMA3 Base Instruct Value|Stderr|Finetune Cabra  Value|Stderr|
|-----------------------------|-------|--------------------------|------|----------------------|------|
|assin2_rte                   |f1_macro|0.9091                    |0.0041|0.9036                |0.0042|
|                             |acc     |0.9093                    |0.0041|0.9036                |0.0042|
|assin2_sts                   |pearson |0.7517                    |0.0074|0.6989                |0.0082|
|                             |mse     |0.5985                    |N/A   |0.6958                |N/A   |
|bluex                        |acc     |0.5786                    |0.0106|0.5786                |0.0106|
|                             |...     |...                       |...   |...                   |...   |
|enem                         |acc     |0.7012                    |0.0070|0.7439                |0.0067|
|faquad_nli                   |f1_macro|0.7516                    |0.0132|0.6988                |0.0139|
|                             |acc     |0.7938                    |0.0112|0.7508                |0.0120|
|hatebr_offensive_binary      |f1_macro|0.8699                    |0.0064|0.8528                |0.0067|
|                             |acc     |0.8700                    |0.0064|0.8536                |0.0067|
|oab_exams                    |acc     |0.5062                    |0.0062|0.4911                |0.0062|
|portuguese_hate_speech_binary|f1_macro|0.5982                    |0.0120|0.5954                |0.0120|
|                             |acc     |0.5993                    |0.0119|0.5993                |0.0119|


# Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results  

Detailed results can be found [here](https://huggingface.co./datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/botbot-ai/CabraLlama3-8b) and on the [🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard](https://huggingface.co./spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard)

|          Metric          |  Value  |
|--------------------------|---------|
|Average                   |**69.42**|
|ENEM Challenge (No Images)|    74.67|
|BLUEX (No Images)         |    56.88|
|OAB Exams                 |    49.29|
|Assin2 RTE                |    90.44|
|Assin2 STS                |    69.85|
|FaQuAD NLI                |    70.38|
|HateBR Binary             |    85.05|
|PT Hate Speech Binary     |    60.10|
|tweetSentBR               |    68.08|