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@@ -62,6 +62,11 @@ Em apoio aos países de língua portuguesa.
 
 Usamos o mesmo prompt usado no fine-tune do modelo [Cabrita](https://huggingface.co/22h/cabrita-lora-v0-1). Você pode saber mais no repositório oficial no [GitHub](https://github.com/22-hours/cabrita/blob/main/notebooks/train_lora.ipynb).
 
+## Avaliação
+
+O modelo foi avaliado no conjunto de dados [XWinograd - pt](https://huggingface.co/datasets/Muennighoff/xwinograd) que consiste em uma simples task de fill-mask. Alcançamos resultados que variaram entre 40.03 e 50.19 de acurácia, dependendo da configuração de prompt utilizada.
+Não foi aplicado nenhum tipo de correção na saída do modelo, apenas realizamos uma etapa de pós processamento para extração do valor de interesse.
+
 ## Como Usar
 
 ```python
@@ -146,6 +151,11 @@ In support of portuguese-speaking countries.
 
 We used the same prompt used in the fine-tune of the [Cabrita](https://huggingface.co/22h/cabrita-lora-v0-1) model. You can find out more in the official repository on [GitHub](https://github.com/22-hours/cabrita/blob/main/notebooks/train_lora.ipynb).
 
+## Evaluation
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+The model was evaluated on the dataset [XWinograd - pt](https://huggingface.co/datasets/Muennighoff/xwinograd) which consists of a simple fill-mask task. We achieved results that varied between 40.03 and 50.19 accuracy, depending on the prompt configuration used.
+No type of correction was applied to the model output, we only carried out a post-processing step to extract the value of interest.
+
 ## How to Use
 
 ```python