Adding the Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results
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The purpose of this PR is to add evaluation results from the Open Portuguese LLM Leaderboard to your model card.
If you encounter any issues, please report them to https://huggingface.co/spaces/eduagarcia-temp/portuguese-leaderboard-results-to-modelcard/discussions
README.md
CHANGED
@@ -1,28 +1,145 @@
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license: llama2
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language:
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- pt
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5 |
-
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6 |
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7 |
tags:
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8 |
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9 |
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10 |
- portuguese
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11 |
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-
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13 |
model-index:
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14 |
- name: boana-7b-instruct
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15 |
results:
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16 |
- task:
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17 |
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18 |
dataset:
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19 |
-
type: Muennighoff/xwinograd
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20 |
name: XWinograd (pt)
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config: pt
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22 |
split: test
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23 |
metrics:
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24 |
- type: Accuracy
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25 |
value: 50.57
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<hr>
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@@ -91,4 +208,20 @@ print(outputs[0]['generated_text'])
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92 |
- **repetition_penalty:** é utilizado para evitar a repetição de palavras ou frases. Quando esse valor é ajustado para ser maior que 1, o modelo tenta diminuir a probabilidade de gerar palavras que já apareceram anteriormente. Basicamente, quanto maior o valor, mais o modelo tenta evitar repetições.
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93 |
- **do_sample:** determina se o modelo deve ou não amostrar aleatoriamente a próxima palavra com base nas probabilidades calculadas. Portanto, **do_sample=True** introduz variação e imprevisibilidade no texto gerado, enquanto que se **do_sample=False** o modelo escolherá sempre a palavra mais provável como próxima palavra, o que pode levar a saídas mais determinísticas e, possivelmente, mais repetitivas.
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94 |
-
- **temperature:** afeta a aleatoriedade na escolha da próxima palavra. Um valor baixo (próximo de 0) faz com que o modelo seja mais "confiante" nas suas escolhas, favorecendo palavras com alta probabilidade e levando a saídas mais previsíveis. Por outro lado, um valor alto aumenta a aleatoriedade, permitindo que o modelo escolha palavras menos prováveis, o que pode tornar o texto gerado mais variado e criativo.
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language:
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3 |
- pt
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4 |
+
license: llama2
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5 |
library_name: transformers
|
6 |
tags:
|
7 |
- llama
|
8 |
- peft
|
9 |
- portuguese
|
10 |
- instruct
|
11 |
+
pipeline_tag: text-generation
|
12 |
model-index:
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13 |
- name: boana-7b-instruct
|
14 |
results:
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15 |
- task:
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16 |
type: text-generation
|
17 |
dataset:
|
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18 |
name: XWinograd (pt)
|
19 |
+
type: Muennighoff/xwinograd
|
20 |
config: pt
|
21 |
split: test
|
22 |
metrics:
|
23 |
- type: Accuracy
|
24 |
value: 50.57
|
25 |
+
- task:
|
26 |
+
type: text-generation
|
27 |
+
name: Text Generation
|
28 |
+
dataset:
|
29 |
+
name: ENEM Challenge (No Images)
|
30 |
+
type: eduagarcia/enem_challenge
|
31 |
+
split: train
|
32 |
+
args:
|
33 |
+
num_few_shot: 3
|
34 |
+
metrics:
|
35 |
+
- type: acc
|
36 |
+
value: 21.62
|
37 |
+
name: accuracy
|
38 |
+
source:
|
39 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
40 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
41 |
+
- task:
|
42 |
+
type: text-generation
|
43 |
+
name: Text Generation
|
44 |
+
dataset:
|
45 |
+
name: BLUEX (No Images)
|
46 |
+
type: eduagarcia-temp/BLUEX_without_images
|
47 |
+
split: train
|
48 |
+
args:
|
49 |
+
num_few_shot: 3
|
50 |
+
metrics:
|
51 |
+
- type: acc
|
52 |
+
value: 29.21
|
53 |
+
name: accuracy
|
54 |
+
source:
|
55 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
56 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
57 |
+
- task:
|
58 |
+
type: text-generation
|
59 |
+
name: Text Generation
|
60 |
+
dataset:
|
61 |
+
name: OAB Exams
|
62 |
+
type: eduagarcia/oab_exams
|
63 |
+
split: train
|
64 |
+
args:
|
65 |
+
num_few_shot: 3
|
66 |
+
metrics:
|
67 |
+
- type: acc
|
68 |
+
value: 27.15
|
69 |
+
name: accuracy
|
70 |
+
source:
|
71 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
72 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
73 |
+
- task:
|
74 |
+
type: text-generation
|
75 |
+
name: Text Generation
|
76 |
+
dataset:
|
77 |
+
name: Assin2 RTE
|
78 |
+
type: assin2
|
79 |
+
split: test
|
80 |
+
args:
|
81 |
+
num_few_shot: 15
|
82 |
+
metrics:
|
83 |
+
- type: f1_macro
|
84 |
+
value: 48.84
|
85 |
+
name: f1-macro
|
86 |
+
- type: pearson
|
87 |
+
value: 37.56
|
88 |
+
name: pearson
|
89 |
+
source:
|
90 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
91 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
92 |
+
- task:
|
93 |
+
type: text-generation
|
94 |
+
name: Text Generation
|
95 |
+
dataset:
|
96 |
+
name: FaQuAD NLI
|
97 |
+
type: ruanchaves/faquad-nli
|
98 |
+
split: test
|
99 |
+
args:
|
100 |
+
num_few_shot: 15
|
101 |
+
metrics:
|
102 |
+
- type: f1_macro
|
103 |
+
value: 43.97
|
104 |
+
name: f1-macro
|
105 |
+
source:
|
106 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
107 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
108 |
+
- task:
|
109 |
+
type: text-generation
|
110 |
+
name: Text Generation
|
111 |
+
dataset:
|
112 |
+
name: HateBR Binary
|
113 |
+
type: eduagarcia/portuguese_benchmark
|
114 |
+
split: test
|
115 |
+
args:
|
116 |
+
num_few_shot: 25
|
117 |
+
metrics:
|
118 |
+
- type: f1_macro
|
119 |
+
value: 85.0
|
120 |
+
name: f1-macro
|
121 |
+
- type: f1_macro
|
122 |
+
value: 67.43
|
123 |
+
name: f1-macro
|
124 |
+
source:
|
125 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
126 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
127 |
+
- task:
|
128 |
+
type: text-generation
|
129 |
+
name: Text Generation
|
130 |
+
dataset:
|
131 |
+
name: tweetSentBR
|
132 |
+
type: eduagarcia-temp/tweetsentbr
|
133 |
+
split: test
|
134 |
+
args:
|
135 |
+
num_few_shot: 25
|
136 |
+
metrics:
|
137 |
+
- type: f1_macro
|
138 |
+
value: 40.38
|
139 |
+
name: f1-macro
|
140 |
+
source:
|
141 |
+
url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
|
142 |
+
name: Open Portuguese LLM Leaderboard
|
143 |
---
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144 |
|
145 |
<hr>
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208 |
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209 |
- **repetition_penalty:** é utilizado para evitar a repetição de palavras ou frases. Quando esse valor é ajustado para ser maior que 1, o modelo tenta diminuir a probabilidade de gerar palavras que já apareceram anteriormente. Basicamente, quanto maior o valor, mais o modelo tenta evitar repetições.
|
210 |
- **do_sample:** determina se o modelo deve ou não amostrar aleatoriamente a próxima palavra com base nas probabilidades calculadas. Portanto, **do_sample=True** introduz variação e imprevisibilidade no texto gerado, enquanto que se **do_sample=False** o modelo escolherá sempre a palavra mais provável como próxima palavra, o que pode levar a saídas mais determinísticas e, possivelmente, mais repetitivas.
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211 |
+
- **temperature:** afeta a aleatoriedade na escolha da próxima palavra. Um valor baixo (próximo de 0) faz com que o modelo seja mais "confiante" nas suas escolhas, favorecendo palavras com alta probabilidade e levando a saídas mais previsíveis. Por outro lado, um valor alto aumenta a aleatoriedade, permitindo que o modelo escolha palavras menos prováveis, o que pode tornar o texto gerado mais variado e criativo.
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212 |
+
# [Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard)
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213 |
+
Detailed results can be found [here](https://huggingface.co/datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/lrds-code/boana-7b-instruct)
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214 |
+
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215 |
+
| Metric | Value |
|
216 |
+
|--------------------------|---------|
|
217 |
+
|Average |**44.57**|
|
218 |
+
|ENEM Challenge (No Images)| 21.62|
|
219 |
+
|BLUEX (No Images) | 29.21|
|
220 |
+
|OAB Exams | 27.15|
|
221 |
+
|Assin2 RTE | 48.84|
|
222 |
+
|Assin2 STS | 37.56|
|
223 |
+
|FaQuAD NLI | 43.97|
|
224 |
+
|HateBR Binary | 85|
|
225 |
+
|PT Hate Speech Binary | 67.43|
|
226 |
+
|tweetSentBR | 40.38|
|
227 |
+
|