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Assaoka
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Model Details
Model Provider
Assaoka
Model Tree
Assaoka/Tucano2-qwen-0.5B-Brighter
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
Assaoka/Tucano2-qwen-0.5B-ReLiSAAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-BrighterAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-FinBERTAssaoka/Tucano2-qwen-0.5B-PhrasebankMétricas 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 | 21.92%63.90%63.90%0.3610 | 30.66%37.07%37.07%0.6293 |
| BRIGHTER | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 39.02%51.61%36.66%0.1529 | 33.47%38.07%24.66%0.2731 |
| FINBERT-PT-BR | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 14.47%27.72%27.72%0.7228 | 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-GoEmotions"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto") messages = [ {"role": "system", "content": "Você é um classificador de emoções para português. Analise o texto fornecido e retorne a lista de emoções detectadas (pode ser vazia). As opções válidas são: 'admiração', 'diversão', 'raiva', 'irritação', 'aprovação', 'carinho', 'confusão', 'curiosidade', 'desejo', 'decepção', 'desaprovação', 'nojo', 'constrangimento', 'entusiasmo', 'medo', 'gratidão', 'luto', 'alegria', 'amor', 'nervosismo', 'otimismo', 'orgulho', 'percepção', 'alívio', 'remorso', 'tristeza', 'surpresa', 'neutro'. 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": "Comentário: Muito obrigado pela ajuda! Fiquei realmente grato pela sua atenção."}] 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": ["gratidão"]}| 29.59%60.27%60.27%0.3973 |
| 38.13%39.32%39.32%0.6068 |
| GO-EMOTIONS | Macro F1Micro F1AccuracyHamming Loss | 30.00%41.85%36.57%0.0465 | 7.59%10.31%6.08%0.0720 |