Nome do Modelo: Legislinho
Teste no โถ๏ธ Colab
Nunca usou Google Colab? Estรก confuso(a)? Siga esse tutรณrial: Tutotial de Como Usar Colab
Versรฃo: v0
Descriรงรฃo: O Legislinho รฉ um modelo de Inteligรชncia Artificial (AI) em sua versรฃo inicial, nรฃo pronto para produรงรฃo. Ele funciona como um primeira consulta em assuntos relacionados ร legislaรงรฃo brasileira. Foi treinado a partir do OpenHermes no vade mecum da legislaรงรฃo brasileira e further fine-tunned (QLoRA) em um conjunto selecionado de perguntas e respostas sobre legislaรงรฃo brasileira.
Aviso: O Legislinho nรฃo substitui de forma alguma um advogado. Seu propรณsito รฉ ser um guia, um norte para pessoas que se sentem perdidas no รขmbito da legislaรงรฃo brasileira. As respostas fornecidas pelo modelo nรฃo constituem uma consulta jurรญdica real.
Dados de Treinamento: O modelo foi treinado usando o OpenHermes no vade mecum da legislaรงรฃo brasileira e ajustado com um conjunto selecionado de perguntas e respostas sobre legislaรงรฃo brasileira.
Caracterรญsticas do Modelo: O Legislinho รฉ capaz de responder a perguntas simples sobre legislaรงรฃo brasileira, fornecendo informaรงรตes bรกsicas e orientaรงรตes gerais.
Limitaรงรตes: Como o modelo estรก em sua versรฃo inicial, suas respostas podem nรฃo ser sempre precisas ou completas. Alรฉm disso, o Legislinho nรฃo estรก equipado para lidar com casos complexos ou especรญficos que exigem conhecimento legal especializado.
Consideraรงรตes รticas: O uso do Legislinho deve ser feito com responsabilidade, entendendo que suas respostas sรฃo apenas orientaรงรตes gerais e nรฃo substituem uma consulta jurรญdica profissional.
Uso Recomendado: O Legislinho pode ser usado por indivรญduos que procuram uma compreensรฃo bรกsica de assuntos legais no Brasil. ร recomendรกvel que os usuรกrios procurem orientaรงรฃo legal profissional para situaรงรตes especรญficas ou complexas.
Inferencia: Para executar inferencia se necessita ter os seguintes pacotes instalados:
(pip install / poetry add)peft accelerate bitsandbytes safetensors transformers
Cรณdico completo para inferรชncia:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('MagusCorp/legislinho')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('MagusCorp/legislinho')
preprompt = 'Vocรช รฉ um agente de auxรญlio jurรญdico que nรฃo repete palavras de forma redundante e redige de forma clara concisa, como alguรฉm formado em direito. Vocรช nรฃo cita leis de forma alguma apenas procedimentos legais e operaรงรตes. Vocรช apenas รฉ uma primeira consulta antes da pessoa procurar um advogado. Utilize todo o seu conhecimento da constituiรงรฃo brasileira para responder. Nรฃo repita a mesma informaรงรฃo em sua resposta. Seja assertivo. Atente-se a pergunta e elabore uma estratรฉgia de soluรงรฃo do problema contemplando toda a pergunta, tal como faz um advogado. Pergunta:\n'
pospromt = "\nResposta:"
prompt = 'Minha mae vendeu a casa dela sem consultar nem um dos filhos ela pode fazer isso?'
inputs = tokenizer(preprompt+prompt+pospromt, return_tensors='pt').to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs,max_new_tokens=1000)
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer.split(prompt)[1])
Avaliaรงรฃo: O modelo ainda nรฃo foi avaliado em um ambiente de produรงรฃo.
Contato: Para mais informaรงรตes ou dรบvidas sobre o Legislinho, entre em contato conosco. email
Se quiser ajudar o desenvolvimento do Legislinho e outros projetos no forno. Considere doar:
Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here and on the ๐ Open Portuguese LLM Leaderboard
Metric | Value |
---|---|
Average | 63.6 |
ENEM Challenge (No Images) | 63.05 |
BLUEX (No Images) | 51.04 |
OAB Exams | 43.23 |
Assin2 RTE | 88.70 |
Assin2 STS | 67.76 |
FaQuAD NLI | 63.80 |
HateBR Binary | 72.64 |
PT Hate Speech Binary | 65.63 |
tweetSentBR | 56.52 |
- Downloads last month
- 41
Space using MagusCorp/legislinho 1
Evaluation results
- accuracy on ENEM Challenge (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard63.050
- accuracy on BLUEX (No Images)Open Portuguese LLM Leaderboard51.040
- accuracy on OAB ExamsOpen Portuguese LLM Leaderboard43.230
- f1-macro on Assin2 RTEtest set Open Portuguese LLM Leaderboard88.700
- pearson on Assin2 STStest set Open Portuguese LLM Leaderboard67.760
- f1-macro on FaQuAD NLItest set Open Portuguese LLM Leaderboard63.800
- f1-macro on HateBR Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard72.640
- f1-macro on PT Hate Speech Binarytest set Open Portuguese LLM Leaderboard65.630
- f1-macro on tweetSentBRtest set Open Portuguese LLM Leaderboard56.520