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Assaoka
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Model Details
Model Provider
Assaoka
Model Tree
Assaoka/Tucano2-qwen-0.5B-FinBERT
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
Assaoka/Tucano2-qwen-0.5B-ReLiSAAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-FinBERTAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-PhrasebankAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-GoEmotionsMétricas padronizadas (Macro F1 · Micro F1 · Accuracy · Hamming Loss) calculadas sobre o conjunto de teste completo de cada domínio. A coluna Baseline corresponde ao modelo base Polygl0t/Tucano2-qwen-0.5B-Instruct sem fine-tuning.
| Dataset / Tarefa | Métrica | Valor | Baseline |
|---|---|---|---|
| RELI-SA | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 43.46%63.35%63.35%0.3665 | 30.66%37.07%37.07%0.6293 |
| BRIGHTER | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 43.35%60.99%49.46%0.1183 | 33.47%38.07%24.66%0.2731 |
| FINBERT-PT-BR | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 71.04%71.29%71.29%0.2871 | 54.77%66.34%66.34%0.3366 |
| FINANCIAL-PHRASEBANK | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss |
O modelo responde a prompts estruturados com instruções do sistema em português. Exemplo real de inferência estruturada:
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "Assaoka/Tucano2-qwen-0.5b-Merge-Brighter"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto") messages = [ {"role": "system", "content": "Você é um detector de emoções em português. Analise o texto fornecido e retorne a lista de emoções detectadas (pode ser vazia). As opções válidas são: 'raiva', 'nojo', 'medo', 'alegria', 'tristeza', 'surpresa'. Sua tarefa é retornar um JSON válido no seguinte formato: {"emocoes": ["emocao1", "emocao2", ..., "emocaoN"]} baseado na lista de emoções permitidas. Responda APENAS com o JSON válido."}, {"role": "user", "content": "Texto: Fiquei extremamente feliz com a aprovação da minha pesquisa, mas confesso que a ansiedade me deu um pouco de medo."}] prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))# Resposta esperada: {"emocoes": ["alegria", "medo"]}| 69.41%75.23%75.23%0.2477 |
| 38.13%39.32%39.32%0.6068 |
| GO-EMOTIONS | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 16.08%20.53%13.31%0.0577 | 7.59%10.31%6.08%0.0720 |