---
language:
- pt
license: llama2
library_name: transformers
tags:
- llama
- peft
- portuguese
- instruct
pipeline_tag: text-generation
model-index:
- name: boana-7b-instruct
  results:
  - task:
      type: text-generation
    dataset:
      name: XWinograd (pt)
      type: Muennighoff/xwinograd
      config: pt
      split: test
    metrics:
    - type: Accuracy
      value: 50.57
  - 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: 21.62
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 29.21
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 27.15
      name: accuracy
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 48.84
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 37.56
      name: pearson
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 43.97
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 85.0
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      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: 67.43
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
  - task:
      type: text-generation
      name: Text Generation
    dataset:
      name: tweetSentBR
      type: eduagarcia-temp/tweetsentbr
      split: test
      args:
        num_few_shot: 25
    metrics:
    - type: f1_macro
      value: 40.38
      name: f1-macro
    source:
      url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard?query=lrds-code/boana-7b-instruct
      name: Open Portuguese LLM Leaderboard
---

<hr>

# README

<hr>

# Boana-7B-Instruct

<p align="center">
  <img width="250" alt="Boana Logo" src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/658c21f4c1229bf113295773/_Dc6z1IAL-zUiy0LMSSqf.png">
</p>

Boana-7B-Instruct é um LLM treinado em dados da língua portuguesa. O modelo é baseado no [LLaMA2-7B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf), uma versão de 7B de parâmetros do LLaMA-2. O projeto Boana tem como objetivo oferecer opções de LLM em língua portuguesa, ao mesmo tempo que disponibiliza um modelo menos complexo para que, dessa forma, usuários com menos poder computacional possam usufruir das LLMs.

Em apoio aos países de língua portuguesa. 

<p align="center">
  <img width="250" alt="Countries Logo" src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/658c21f4c1229bf113295773/d3twZrXng5eDjg_LbH4pF.png">
</p>

### Descrição do Modelo

- **Desenvolvido por:** [Leonardo Souza](https://huggingface.co/lrds-code)
- **Tipo do modelo:** LLaMA-Based
- **Licença:** Academic Free License v3.0
- **Fine-tunado do modelo:** [LLaMA2-7B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)

## Como Usar

```python
import torch
from transformers import pipeline

boana = pipeline('text-generation', model='lrds-code/boana-7b-instruct', torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')

messages = [{'role':'system',
             'content':''},
            {'role':'user',
             'content':'Quantos planetas existem no sistema solar?'}]

prompt = boana.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = boana(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=False, temperature=0, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]['generated_text'])

# <s>[INST] <<SYS>>

# <</SYS>>

# Quantos planetas existem no sistema solar? [/INST]  O sistema solar consiste em 8 planetas:

# 1. Mercurio
# 2. Vênus
# 3. Terra
# 4. Marte
# 5. Júpiter
# 6. Saturno
# 8. Netuno

# Além desses planetas, o sistema solar também inclui outros corpos celestes, como asteroides, cometas e anões, bem como várias luas e satélites naturais

```

## Parâmetros Importantes

- **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.
- **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.
- **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.
# [Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/open_pt_llm_leaderboard)
Detailed results can be found [here](https://huggingface.co/datasets/eduagarcia-temp/llm_pt_leaderboard_raw_results/tree/main/lrds-code/boana-7b-instruct)

|          Metric          |  Value  |
|--------------------------|---------|
|Average                   |**44.57**|
|ENEM Challenge (No Images)|    21.62|
|BLUEX (No Images)         |    29.21|
|OAB Exams                 |    27.15|
|Assin2 RTE                |    48.84|
|Assin2 STS                |    37.56|
|FaQuAD NLI                |    43.97|
|HateBR Binary             |       85|
|PT Hate Speech Binary     |    67.43|
|tweetSentBR               |    40.38|