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| language: |
| - pt |
| metrics: |
| - rouge |
| base_model: |
| - unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab |
| library_name: transformers |
| tags: |
| - text-generation-inference |
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| # 🧠 CronosFlowAI (T5 Instruct PT-BR) |
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| Este é um modelo **T5 Instruct em português** treinado pela **SophiaMind**, utilizando como base o modelo `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab`. |
| O modelo foi ajustado para compreender **instruções explícitas** (`instruction + input → output`), permitindo uso em tarefas de NLP como reformulação de textos. |
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| ## 📊 Métricas do Modelo |
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| O modelo foi treinado com **50 mil exemplos** (aprox. 10% do dataset privado da SophiaMind CronosFlowAI) em cima do modelo base da Unicamp. |
| Resultados após 3 épocas: |
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| - **Loss (treino):** `0.083` |
| - **Eval Loss:** `0.0037` |
| - **ROUGE-1:** `86.43` |
| - **ROUGE-2:** `82.30` |
| - **ROUGE-L:** `85.09` |
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| Esses números mostram que o modelo já apresenta **alto alinhamento com as referências** e está pronto para aplicações reais. |
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| ## 🚀 Como usar |
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| Instale as dependências: |
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| ```bash |
| pip install transformers accelerate torch |
| ``` |
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| Carregue o modelo: |
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| ```python |
| from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM |
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| MODEL_NAME = "IMNascimento/CronosFlowAI" |
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| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) |
| model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME) |
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| # Exemplo de inferência |
| instruction = "Reescreva a frase para WhatsApp com o mesmo sentido." |
| inp = "Promoção válida só hoje para novos clientes." |
| input_text = f"{instruction}: {inp}" |
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| inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) |
| outputs = model.generate(**inputs, max_length=128) |
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| print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) |
| ``` |
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| ## 📂 Dataset |
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| - **Base utilizada:** `unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab` |
| - **Dataset privado SophiaMind CronosFlowAI:** 500 mil amostras em **74 categorias diferentes**, contendo exemplos de reformulação, resumo, instrução e diversas aplicações de NLP. |
| - **Modelo público CronosFlowAI:** treinado com apenas **10% dos dados (50 mil registros)**. |
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| ## 💡 Aplicações |
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| - Reformulação de frases e mensagens (WhatsApp, marketing, etc) |
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| ## Teste |
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| ```bash |
| (venv-t5) nascimento@SophiaMind:~$ python cronos_flow_ai_public.py |
| Digite uma frase (ou ENTER para sair): |
| > Boa semana, equipe! |
| Reescrita: Boa semana pra equipe! |
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| > Olá, tudo bem! |
| Reescrita: Oi, tudo bem! |
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| > loja online em oferta cupom válido hoje. Quer aproveitar? solicite mais detalhes. |
| Reescrita: Cupom válido hoje para loja online com valor novo. Solicite mais detalhes. |
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| > Olá boa tarde. |
| Reescrita: Olá! |
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| > oi, bom dia como vai ? |
| Reescrita: Bom dia pra você! |
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| > |
| ``` |
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| ## 🙏 Agradecimentos |
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| - **Unicamp** pelo modelo base `ptt5`. |
| - **SophiaMind** pelo dataset privado usado neste fine-tuning. |
| - **SophiaLabs** pela infraestrutura de treinamento. |
| - **IMNascimento** pelo desenvolvimento e publicação. |
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| ## 📌 Autor |
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| 👤 **Desenvolvedor principal:** [IMNascimento](https://github.com/IMNascimento) |
| 🌐 **Infraestrutura:** [SophiaLabs](https://sophialabs.com.br) |
| 🔬 **Pesquisa e dataset:** [SophiaMind](https://sophiamind.com.br) |
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| ## 📢 Observações Importantes |
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| Este modelo **CronosFlowAI** é a versão **pública**, treinada com apenas **10% do dataset privado** da SophiaMind para o CronosFlowAI. |
| O modelo **privado** possui **mais de 74 categorias** e **500 mil registros**, oferecendo capacidades ainda mais amplas. |
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| ⚠️ Este modelo é experimental e não deve ser usado em cenários de missão crítica sem avaliação humana. |
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| license: apache-2.0 |
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