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pocket-lm-269m-adapter-whats
Magurofg/pocket-lm-269m-adapter-whats
pocket-lm-269m-adapter-whats is a machine learning model from Magurofg. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for pytorch. The card lists the license as apache-2.0.
SFT completo sobre a base executor-v1: dose de 7% de conversa + replay de 25% do pré-treino, max-len 384, somando +757 pares com bloco de contexto.
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At a glance
- Library
- pytorch
- License
- apache-2.0
- Access
- Public
- Created
- Aug 14, 2026
- Updated
- Oct 22, 2026
- SHA
- 55960b6e
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
Pocket-LM 269M — adapter-whats-v1 (executor + conversa, com replay)
SFT completo sobre a base executor-v1: dose de 7% de conversa + replay de 25%
do pré-treino, max-len 384, somando +757 pares com bloco de contexto.
Status: experimental, não adotado em produto. O artefato recomendado da família hoje é
pocket-assistente-v2-q4_k_m.gguf, em
Magurofg/pocket-lm-269m.
Números medidos (14/08/2026)
| métrica | valor |
|---|---|
| intenção (n=1035) | 86,96 |
| F1 de campos (n=1035) | 74,53 |
| F1 com parada | 75,32 |
| CALAME-PT | 42,77 |
| LAMBADA-PT | 23,79 |
| 5-shot (MASSIVE) | 43,0 |
| coerência de conversa | 78,85 |
| honestidade (n=15) | 66,67 (sinal fraco, n=15) |
A lição que este checkpoint materializa: replay de 25% no SFT recupera a língua sem
custar execução (CALAME 18→43 e 5-shot 19→41 contra o mesmo SFT sem replay; intenção
e F1 intactos). Análise completa: medicoes/ANALISE_ADAPTERS.md em
https://github.com/MaxxArtes/pocket-lm-269m
Coerência/honestidade têm ±9 pp de ruído do juiz; honestidade tem n=15.
- Library
- pytorch
- License
- apache-2.0
- Languages
- pt
- Created
- Aug 14, 2026
- Updated
- Oct 22, 2026