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@@ -20,11 +20,11 @@ widget:
20
  - text: "Uma conferência da ONU terminou no início do sábado com um plano vago para novas negociações informais sobre como diminuir o aquecimento global, mas sem um compromisso dos EUA com negociações multilaterais sobre os próximos passos, incluindo controles de emissões."
21
  example_title: Exemplo
22
  ---
23
- # TeenyTinyLlama-162m-AgNews
24
 
25
  TeenyTinyLlama is a series of small foundational models trained in Brazilian Portuguese.
26
 
27
- This repository contains a version of [TeenyTinyLlama-162m](https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m) (`TeenyTinyLlama-162m-AgNews`) fine-tuned on the [AgNews dataset](https://huggingface.co/datasets/maritaca-ai/ag_news_pt).
28
 
29
  ## Details
30
 
@@ -43,7 +43,7 @@ from transformers import pipeline
43
  text = "Quando falamos de Inteligência Artificial, hoje em dia existem já vários sistemas que começam a ganhar popularidade,\
44
  embora nenhum seja ainda tão conhecido como o ChatGPT da OpenAI."
45
 
46
- classifier = pipeline("text-classification", model="nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m-AgNews")
47
  classifier(text)
48
 
49
  # >>> [{'label': 'TECNOLOGIA', 'score': 0.9997298121452332}]
@@ -69,13 +69,13 @@ dataset = load_dataset("maritaca-ai/ag_news_pt")
69
 
70
  # Create a `ModelForSequenceClassification`
71
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
72
- "nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m",
73
  num_labels=4,
74
  id2label={0: "MUNDO", 1: "ESPORTES", 2: "NEGÓCIOS", 3: "TECNOLOGIA"},
75
  label2id={"MUNDO": 0, "ESPORTES": 1, "NEGÓCIOS": 2, "TECNOLOGIA": 3}
76
  )
77
 
78
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m")
79
 
80
  # Format the dataset
81
  train = dataset['train'].to_pandas()
@@ -147,7 +147,7 @@ trainer.train()
147
 
148
  | Models | [AgNews](https://huggingface.co/datasets/maritaca-ai/ag_news_pt) |
149
  |--------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------|
150
- | [Teeny Tiny Llama 162m](https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m) | 94.05 |
151
  | [Bert-base-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased) | 94.19 |
152
  | [Bert-large-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased)| 94.11 |
153
  | [Gpt2-small-portuguese](https://huggingface.co/pierreguillou/gpt2-small-portuguese) | 94.07 |
@@ -158,7 +158,7 @@ trainer.train()
158
 
159
  @misc{nicholas22llama,
160
  doi = {10.5281/zenodo.6989727},
161
- url = {https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-162m},
162
  author = {Nicholas Kluge Corrêa},
163
  title = {TeenyTinyLlama},
164
  year = {2023},
@@ -174,4 +174,4 @@ This repository was built as part of the RAIES ([Rede de Inteligência Artificia
174
 
175
  ## License
176
 
177
- TeenyTinyLlama-162m-AgNews is licensed under the Apache License, Version 2.0. See the [LICENSE](LICENSE) file for more details.
 
20
  - text: "Uma conferência da ONU terminou no início do sábado com um plano vago para novas negociações informais sobre como diminuir o aquecimento global, mas sem um compromisso dos EUA com negociações multilaterais sobre os próximos passos, incluindo controles de emissões."
21
  example_title: Exemplo
22
  ---
23
+ # TeenyTinyLlama-160m-AgNews
24
 
25
  TeenyTinyLlama is a series of small foundational models trained in Brazilian Portuguese.
26
 
27
+ This repository contains a version of [TeenyTinyLlama-160m](https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m) (`TeenyTinyLlama-160m-AgNews`) fine-tuned on the [AgNews dataset](https://huggingface.co/datasets/maritaca-ai/ag_news_pt).
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29
  ## Details
30
 
 
43
  text = "Quando falamos de Inteligência Artificial, hoje em dia existem já vários sistemas que começam a ganhar popularidade,\
44
  embora nenhum seja ainda tão conhecido como o ChatGPT da OpenAI."
45
 
46
+ classifier = pipeline("text-classification", model="nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m-AgNews")
47
  classifier(text)
48
 
49
  # >>> [{'label': 'TECNOLOGIA', 'score': 0.9997298121452332}]
 
69
 
70
  # Create a `ModelForSequenceClassification`
71
  model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
72
+ "nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m",
73
  num_labels=4,
74
  id2label={0: "MUNDO", 1: "ESPORTES", 2: "NEGÓCIOS", 3: "TECNOLOGIA"},
75
  label2id={"MUNDO": 0, "ESPORTES": 1, "NEGÓCIOS": 2, "TECNOLOGIA": 3}
76
  )
77
 
78
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m")
79
 
80
  # Format the dataset
81
  train = dataset['train'].to_pandas()
 
147
 
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  | Models | [AgNews](https://huggingface.co/datasets/maritaca-ai/ag_news_pt) |
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  |--------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------|
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+ | [Teeny Tiny Llama 160m](https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m) | 94.05 |
151
  | [Bert-base-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased) | 94.19 |
152
  | [Bert-large-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased)| 94.11 |
153
  | [Gpt2-small-portuguese](https://huggingface.co/pierreguillou/gpt2-small-portuguese) | 94.07 |
 
158
 
159
  @misc{nicholas22llama,
160
  doi = {10.5281/zenodo.6989727},
161
+ url = {https://huggingface.co/nicholasKluge/TeenyTinyLlama-160m},
162
  author = {Nicholas Kluge Corrêa},
163
  title = {TeenyTinyLlama},
164
  year = {2023},
 
174
 
175
  ## License
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177
+ TeenyTinyLlama-160m-AgNews is licensed under the Apache License, Version 2.0. See the [LICENSE](LICENSE) file for more details.