lucasmg09/Qwen3.5-0.8B-PTBR
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Qwen3.5-PTBR-0.8B
Fine-tune em português (PT-BR) do modelo base Qwen3.5-0.8B, treinado via SFT (Supervised Fine-Tuning) para melhorar a fluência e a aderência ao português brasileiro.
Descrição
- Modelo base: Qwen3.5-0.8B
- Idioma: Português (PT-BR)
- Tipo de treino: SFT (1 época)
- Tarefa: Geração de texto / assistente conversacional
- Desenvolvido por: Lucas Mateus Gonçalves
Treinamento
Treinado por 1 época completa (7381 passos), com train_batch_size = 2.
Hiperparâmetros
num_train_epochs: 1
max_steps: 7381
train_batch_size: 2
logging_steps: 10
save_steps: 500
learning_rate: 5e-5
lr_scheduler: linearComo usar
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "lucasmg09/Qwen3.5-PTBR-0.8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
messages = [
{"role": "user", "content": "Explique o que é aprendizado por reforço."},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))Versões quantizadas (GGUF)
Versões em GGUF disponíveis para uso com llama.cpp / Ollama / LM Studio.
Dados de treino
Dataset sintético em português, gerado a partir do modelo GLM (<confirme nome/versão: GLM-4.5? GLM-4.6?>).
- Fonte: dados gerados pelo modelo GLM
- Idioma: Português (PT-BR)
- Tamanho: ~15.000 exemplos
Limitações e vieses
Modelo de 0.8B parâmetros: por ser muito compacto, é mais propenso a gerar informações incorretas e alucinar fatos do que versões maiores. Reflete vieses presentes nos dados de treino e não deve ser usado para decisões críticas sem supervisão humana.
Licença
Apache-2.0, herdada do modelo base Qwen3.5. <confirme a licença real do Qwen3.5>
Citação
@misc{qwen35ptbr08b,
title = {Qwen3.5-PTBR-0.8B},
author = {Lucas Mateus Gonçalves},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/lucasmg09/Qwen3.5-PTBR-0.8B}
}