Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -1,64 +1,31 @@
|
|
1 |
-
---
|
2 |
-
|
3 |
---
|
4 |
license: mit
|
5 |
datasets:
|
6 |
- HuggingFaceH4/MATH
|
7 |
language:
|
8 |
- en
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
tags:
|
10 |
-
-
|
11 |
-
- number-theory
|
12 |
-
- lora
|
13 |
-
- quantized
|
14 |
-
- tinyllama
|
15 |
-
- reasoning
|
16 |
-
- education
|
17 |
-
inference:
|
18 |
-
parameters:
|
19 |
-
max_new_tokens: 256
|
20 |
-
temperature: 0.7
|
21 |
-
top_p: 0.95
|
22 |
-
top_k: 50
|
23 |
---
|
24 |
|
25 |
-
|
26 |
-
|
27 |
-
# lambdai · TinyLlama-1.1B finetuned on Number Theory
|
28 |
-
[](https://huggingface.co/lambdaindie)
|
29 |
-
|
30 |
-
</div>
|
31 |
-
|
32 |
-
**lambdai** é o primeiro modelo oficial da organização **Lambda (Λ)** — uma startup solo angolana de pesquisa em IA liderada por Marius Jabami.
|
33 |
-
|
34 |
-
Esse modelo foi finetunado a partir do [TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0](https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0) usando **LoRA + quantização em 8 bits**, com foco em **raciocínio matemático simbólico**, especialmente **teoria dos números**.
|
35 |
|
36 |
-
|
37 |
-
|
38 |
-
## Dataset
|
39 |
|
40 |
-
|
41 |
|
42 |
---
|
43 |
|
44 |
-
##
|
45 |
-
|
46 |
-
**Parâmetros LoRA**:
|
47 |
-
- `r=8`, `alpha=16`
|
48 |
-
- `target_modules=["q_proj", "v_proj"]`
|
49 |
-
- `dropout=0.05`
|
50 |
-
- Quantização 8-bit (QLoRA)
|
51 |
-
|
52 |
-
**Formato de entrada:**
|
53 |
-
```text
|
54 |
-
Problem: <descrição do problema>
|
55 |
-
Solution:
|
56 |
-
|
57 |
-
|
58 |
-
---
|
59 |
-
|
60 |
-
Exemplo de uso
|
61 |
|
|
|
62 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
63 |
|
64 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("lambdaindie/lambdai")
|
@@ -68,49 +35,4 @@ prompt = "Problem: What is the smallest prime factor of 91?\nSolution:"
|
|
68 |
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
|
69 |
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
|
70 |
|
71 |
-
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
|
72 |
-
|
73 |
-
|
74 |
-
---
|
75 |
-
|
76 |
-
Aplicações
|
77 |
-
|
78 |
-
IA explicativa para matemática
|
79 |
-
|
80 |
-
Tutores autônomos com raciocínio passo a passo
|
81 |
-
|
82 |
-
Assistência em resolução simbólica
|
83 |
-
|
84 |
-
Agentes educacionais
|
85 |
-
|
86 |
-
Treinamento de reasoning agents
|
87 |
-
|
88 |
-
|
89 |
-
|
90 |
-
---
|
91 |
-
|
92 |
-
Sobre a Lambda
|
93 |
-
|
94 |
-
Λ Lambda é uma startup indie fundada por Marius Jabami, com foco em IA educacional, modelos compactos e agentes autônomos. lambdai é parte do ΛCore, núcleo de pesquisa e experimentação em LLMs e raciocínio simbólico.
|
95 |
-
|
96 |
-
|
97 |
-
---
|
98 |
-
|
99 |
-
Links
|
100 |
-
|
101 |
-
Lambda Indie @ Hugging Face
|
102 |
-
|
103 |
-
TinyLlama Base Model
|
104 |
-
|
105 |
-
Dataset: HuggingFaceH4/MATH
|
106 |
-
|
107 |
-
|
108 |
-
|
109 |
-
---
|
110 |
-
|
111 |
-
Licença
|
112 |
-
|
113 |
-
MIT License — uso livre para fins educacionais, de pesquisa ou pessoais.
|
114 |
-
|
115 |
-
---
|
116 |
-
|
|
|
|
|
|
|
1 |
---
|
2 |
license: mit
|
3 |
datasets:
|
4 |
- HuggingFaceH4/MATH
|
5 |
language:
|
6 |
- en
|
7 |
+
metrics:
|
8 |
+
- bertscore
|
9 |
+
- accuracy
|
10 |
+
new_version: lambdaindie/lambdai
|
11 |
+
pipeline_tag: text-generation
|
12 |
+
library_name: transformers
|
13 |
tags:
|
14 |
+
- code
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
---
|
16 |
|
17 |
+
# lambdai
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
19 |
+
**lambdai** é o primeiro modelo oficial da organização [lambdaindie](https://huggingface.co/lambdaindie).
|
20 |
+
Ele foi treinado com foco em **raciocínio matemático**, usando o subset `number_theory` do dataset [HuggingFaceH4/MATH](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/MATH).
|
|
|
21 |
|
22 |
+
Esse modelo é baseado no [TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0](https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0) e foi finetunado com **LoRA** e **quantização de 8 bits**, otimizando para dispositivos com pouca memória.
|
23 |
|
24 |
---
|
25 |
|
26 |
+
## Exemplo de uso
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
27 |
|
28 |
+
```python
|
29 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
30 |
|
31 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("lambdaindie/lambdai")
|
|
|
35 |
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
|
36 |
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
|
37 |
|
38 |
+
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|