README.md

metadata

language:
  - pt
license: apache-2.0
library_name: transformers
tags:
  - portuguese
  - math
  - mathematics
  - matematica
base_model: rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b
datasets:
  - rhaymison/orca-math-portuguese-64k
pipeline_tag: text-generation
model-index:
  - name: Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
    results:
      - task:
          type: text-generation
          name: Text Generation
        dataset:
          name: ENEM Challenge (No Images)
          type: eduagarcia/enem_challenge
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            name: accuracy
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          url: >-
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          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
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          type: text-generation
          name: Text Generation
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          name: OAB Exams
          type: eduagarcia/oab_exams
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          - type: acc
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          name: Open Portuguese LLM Leaderboard
      - task:
          type: text-generation
          name: Text Generation
        dataset:
          name: Assin2 RTE
          type: assin2
          split: test
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          - type: f1_macro
            value: 89.36
            name: f1-macro
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          name: Open Portuguese LLM Leaderboard
      - task:
          type: text-generation
          name: Text Generation
        dataset:
          name: Assin2 STS
          type: eduagarcia/portuguese_benchmark
          split: test
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            num_few_shot: 15
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          - type: pearson
            value: 74.78
            name: pearson
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          url: >-
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          name: Open Portuguese LLM Leaderboard
      - task:
          type: text-generation
          name: Text Generation
        dataset:
          name: FaQuAD NLI
          type: ruanchaves/faquad-nli
          split: test
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          - type: f1_macro
            value: 74.87
            name: f1-macro
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          url: >-
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          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: 76.39
            name: f1-macro
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          url: >-
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          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: 67.46
            name: f1-macro
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            https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
          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: 49.03
            name: f1-macro
        source:
          url: >-
            https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics
          name: Open Portuguese LLM Leaderboard

Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics

Luana Mathematics is a tuned model of the Luana-7b based on the Mistral 7b architecture. This Model has been fine-tuned with 64k math problems and solutions derived from Microsoft's Orca-Math.

How to use

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 7b) 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/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-Mathematics")
model.eval()

You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming

inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
### instrução: Se eu emprestei 100 reais para o meu irmão para que ele me pague em 3 vezes. O juros do empréstimo é 5% do valor do emprestimo por mes. Quanto meu irmão terá que me pagar no total?
[/INST]"""], return_tensors="pt")

inputs.to(model.device)

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)


#Para calcular o valor total que seu irmão terá que pagar, precisamos primeiro calcular o interesse do empréstimo e depois adicioná -lo ao valor principal.
#O interesse do empréstimo é de 5% do valor do empréstimo por mês.Então, para cada mês, o interesse será:
#5% de 100 reais = 0,05 * 100 = 5 reais
#Como o empréstimo é devolvido em 3 vezes, o interesse total será:
#5 reais/mês * 3 meses = 15 reais
#Agora, adicionamos o interesse ao valor principal para encontrar o valor total que seu irmão terá que pagar:
#100 reais (valor principal) + 15 reais (juros) = 115 reais
#Portanto, seu irmão terá que pagar 115 reais no total. 

inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
### instrução: João Esta pilotando sua bicicleta a uma velocidade de 20 km por hora. Se João esta fazendo uma Viagem da cidade de Venda nova a cidade de Independencia que possuem a distancia entre si de 320km.
Quanto tempo João vai demorar para ir de uma cidade a outra?
[/INST]"""], return_tensors="pt")

inputs.to(model.device)

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)


#Para descobrir quanto tempo levará João para viajar da cidade de venda nova para a cidade de Independência, precisamos dividir a distância total que ele precisa percorrer pela velocidade em que ele está andando.
#Distância total = 320 km
#Velocidade de João = 20 km/h
#Tempo = distância / velocidade
#Tempo = 320 km / 20 km / h
#Tempo = 16 horas
#Então, levará João 16 horas para viajar da cidade de venda nova para a cidade de Independência.

inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
### instrução: Qual a area de um triangulo equilatero de 4 cm de base por 2 de altura ?
[/INST]"""], return_tensors="pt")

inputs.to(model.device)

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)


#A área de um triângulo equilátero é dada pela fórmula:
#Área = (1/2) * base * altura
#Dado que a base é de 4 cm e a altura é de 2 cm, podemos conectar esses valores à fórmula:
#Área = (1/2) * 4 cm * 2 cm
#Área = (1/2) * 8 cm²
#Área = 4 cm²
#Portanto, a área do triângulo equilátero é de 4 centímetros quadrados.

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

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 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard

Metric	Value
Average	63.6
ENEM Challenge (No Images)	56.68
BLUEX (No Images)	45.90
OAB Exams	37.90
Assin2 RTE	89.36
Assin2 STS	74.78
FaQuAD NLI	74.87
HateBR Binary	76.39
PT Hate Speech Binary	67.46
tweetSentBR	49.03

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