BLEURT-20-D12
lucadilielloTake a look at this repository for the definition of `BleurtConfig`, `BleurtForSequenceClassification` and `BleurtTokenizer` in PyTorch.
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FinBERT-PT-BR
lucas-lemeFinBERT-PT-BR is a pre-trained NLP model to analyze sentiment of Brazilian Portuguese financial texts. The model was trained in two main stages: language modeling and sentiment modeling. In the first stage, a language model was trained with more than 1.4 million texts of financial news in Portuguese. From this first training, it was possible to build a sentiment classifier with few labeled texts (500) that presented a satisfactory convergence. At the end of the work, a comparative analysis with other models and the possible applications of the developed model are presented. In the comparative analysis, it was possible to observe that the developed model presented better results than the current models in the state of the art. Among the applications, it was demonstrated that the model can be used to build sentiment indices, investment strategies and macroeconomic data analysis, such as inflation.
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詳細を見る ↗Lucebox builds of DeepSeek's October 17 update of V4.1 Flash (`deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017`, revision `1bae0e10`) for the Lucebox DS4.1 engine (AMD Radeon AI PRO R9700 + Ryzen AI Max). Routed experts in the engine's ROCMFP block formats; attention, shared experts and head in Q8_0; both Engram tables embedded, read in place. Same recipes and the same quality harness as our September V4.1 Flash files, re-measured against the 1017 model. For reference, the September files scored KL 0.266 (ROCMFP2S), 0.246 (MIX10) and 0.204 (fp2s with fp3 down everywhere) against the September model (teacher ppl 8.45) on the same tokens. **Which one:** ROCMFP2S is what the 128 GB Lucebox installs (the hottest experts on the R9700, the rest on the Ryzen AI Max and the SSD). MIX10 is the better file where it fits resident (192 GB boards). ROCMFP23S is the best quality of the three, for two-box setups and boards with room for 179 GiB of experts. The `-IM1017` files are the same recipes calibrated on the 1017 weights; prefer them (Lucebox Manage installs `ROCMFP2S-IM1017`).
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詳細を見る ↗Lucebox builds of DeepSeek V4.1 Flash for the Lucebox DS4.1 engine (AMD R9700 + Strix Halo). Routed experts in the engine's ROCMFP block formats; attention, shared experts and head in Q8_0; both Engram tables embedded. Calibrated with the published 262,144-token imatrix (`smalinin/DeepSeek-V4.1-Flash-GGUF`, converted in `imatrix/`). Formats: `Q2_0_ROCMFP2` (ggml type 107, 10 bytes per 32 weights, 2.5 bits, codebook {-1, 0, 1, 2} x a ue4m3 scale per 16 weights), `Q3_0_ROCMFPX` (type 104, 14 bytes per 32, 3.5 bits). **fp2s** files use type 107 with bit 7 of a half-block's scale byte meaning "mirror the codebook"; a reader that ignores that bit produces garbage, so use an engine build that honors it. KL is measured on 8,184 held-out fineweb-edu tokens against the unquantized model through the same reference forward pass (`eval/` holds the teacher log-probs and the tokens). Recipe, converter patches and harness: Lucebox repo, `lucebox_training/quantization`. `DeepSeek-V4.1-Flash-mmproj-BF16.gguf` (0.90 GiB): this checkpoint's vision encoder (32-layer ViT and the aligner into the 5120-wide model), its 266 tensors copied byte for byte in BF16 by the engine's `server/tools/export_ds4v_mmproj.py`, with the checkpoint revision recorded (sha256 in `vision/`). Pass it with `--mmproj` to an engine build with V4.1 image input, next to these September files only: the October 17 checkpoint retrained its encoder and ships its own in `Lucebox/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ROCMFP-GGUF`. The engine refuses an encoder from another checkpoint than the target's.
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