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felipovysk/llama-legis-ufam
llama-legis-ufam is a machine learning model from felipovysk. 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 transformers.
Este é um modelo baseado no Llama-2-7b-chat-hf. Este modelo teve fine tuning a partir de um dataset de triplas (perguntas, contexto, resposta) relacionadas à legislação acadêmica da Universidade Federal do Amazonas co…
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Updated Aug 6, 2024
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From the Hugging Face model README
Este é um modelo baseado no Llama-2-7b-chat-hf. Este modelo teve fine tuning a partir de um dataset de triplas (perguntas, contexto, resposta) relacionadas à legislação acadêmica da Universidade Federal do Amazonas com o intuito de torná-lo capaz de responder perguntas relacionadas à legislação da UFAM em um sistema de RAG.
O modelo teve fine tuning realizado a partir deste dataset.
O código usado para a geração do dataset, treino e teste do modelo encontra-se neste Notebook.
Pergunta: Quais são os documentos necessários para um aluno visitante interinstitucional solicitar ingresso em um programa de mobilidade?
O aluno visitante interinstitucional solicitando ingresso em um programa de mobilidade deverá apresentar os seguintes documentos:
1. Cópia do diploma de graduação, com validade constatada pelo respectivo registro civil;
2. cópia do certificado de profissão, se pertence ao mesmo curso ou área de estudos que o aluno vem a realizar;
3. cópia do documento que compro o status do aluno como interinstitucional, se ele for interinstitucional;
4. documento de apoio à solicitação de vaga, com a carga horário de trabalho do curso a ser realizado, bem como a informações básicas do curso, como o nome, o código curso, o período letivo e o local de realização;
5. documento de comprovação de validade do cartão de identificação, se o aluno possuir cartão de identificação.
Esses documentos devem ser apresentados na própria da universidade a qual o aluno v
Pergunta: É obrigatório que o professor apresente o plano de ensino no início do período letivo?
Sim, é obrigatório que o professor apresente o plano de ensino no início do período letivo.
A partir do artigo 1º do regimento geral, que indica que o professor deverá apresentar o plano de ensino no início do período letivo, como medida para garantir a congruência entre o plano de ensino e o ensino praticado, e para garantir que o professor esteja seguro dos objetivos e dos meios de ação estabelecidos no plano de ensino.
Além disso, o artigo 4º do regimento geral estabelece que o chefe de departamento/coordenador acadêmico deverá sinalizar, em campo apropriado no SIE, a mensagem “PROFESSOR A CONTRATAR” para o professor que será responsável pela disciplina.
Portanto, o professor deverá apresentar o plano de ensino no início do período letivo, e, simultaneamente, sinalizar o professor a ser responsável pela disciplina, acessando o chefe de departamento/
Pergunta: Como ocorrem as eleições de reitor na UFAM?
Ocorrendo as eleições de reitor na UFAM através do processo constitucionalmente estabelecido, que inclui a nomeação e a eleição do reitor pela comunidade universitária, conforme previsto no art. 82, 83 e 84 da lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996.
Ao longo da história da universidade, o processo eleitoral do reitor teve variadas formas de exercício, com a criação, em 1966, do conselho departamental, que se tornou o órgão responsável pela eleição do reitor.
Atualmente, a eleição do reitor da UFAM é feita pela comunidade universitária, mediante a nomeação e a eleição do candidato mais votado, mediante a obediência às normas constitucionais e regulamentares que regem a dolência.
O processo eleitoral é regulamentado pelo regimento da universidade, que define as condições para a participação do eleitorado,
Para mais informações sobre o processo de criação do dataset, leia o card do dataset.
O modelo é baseado no modelo Llama-2-7b-chat-hf, com as seguintes configurações de quantização, e seguintes configurações de LoRA:
BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype="float16",
bnb_4bit_use_double_quant=False,
)
LoraConfig(
lora_alpha=16,
lora_dropout=0.1,
r=64,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM",
)
Ele foi treinado com o uso do SFTTrainer com o conjunto de triplas (pergunta, contexto, resposta) deste dataset, por 3 épocas, atingindo uma training loss de 1.055100.