Qwen2.5-1.5B — DAPT DOM-PI Teresina v3 (objetivo corrigido)
Resposta alternativa à Questão 1: pré-treino continuado de parâmetros plenos sobre o
subcorpus curado de Teresina (tier A+B, ~9,3 M tokens) com o objetivo de treino corrigido.
Ganho de −12,9% PPL no held-out de Teresina (6,91 → 6,02; token-acc 58,8% → 60,8%). A resposta
canônica (dataset completo) é gutoportelaa/qwen2.5-1.5b-dompi-fullft-unificado.
Contexto — Questão 1 (Pré-treino Continuado / DAPT)
Pré-treino continuado de Qwen/Qwen2.5-1.5B sobre o DOM-PI (Diário Oficial dos
Municípios do Piauí). Resultados no held-out, com o objetivo de treino corrigido:
| Implementação | Corpus | held-out PPL | Δ vs baseline |
|---|---|---|---|
| Baseline Qwen2.5-1.5B | — | 10,03 (unif) / 6,91 (Teresina) | — |
| Full FT — dataset COMPLETO (v2) | DOM-PI unificado | 8,90 | −11,3% ✓ |
| Full FT Teresina v3 | Teresina curado | 6,02 | −12,9% ✓ |
| QLoRA — dataset completo (v2) | DOM-PI unificado | 9,88 | −1,4% |
Em ambos os corpora, o Full FT de parâmetros plenos supera o PEFT (QLoRA) na adaptação de domínio — como a teoria de DAPT prevê.
O bug que invertia a conclusão (duplo deslocamento)
As primeiras rodadas treinaram com um duplo shift de rótulos: o dataset
pré-deslocava os labels (block[1:]) e o modelo HuggingFace também desloca
internamente, fazendo o treino otimizar "prever o token 2 posições à frente". Isso
inflava a loss de treino para ~11 e dava resultados degradados (full FT unificado
parecia +121%, e o QLoRA "vencia" com +4,4%). Corrigido o alinhamento
(input_ids == labels), o full FT unificado foi de +121% → −11,3% e passou a
superar o PEFT — invertendo a conclusão obtida sob o bug.
Exemplo de inferência (completar portaria)
Prompt: "PORTARIA Nº 130… O PREFEITO MUNICIPAL DE COCAL… RESOLVE: Art. 1º"
- Bug (full FT unificado): "…limpeza urbana e coletares resídeos domiciliares… Coletes Resídeos R$ 70,00" — gramática/OCR degradados.
- Corrigido (full FT unificado v2): "O Diário Oficial dos Municípios do Piauí (DOMP) é um periódico oficial produzido pela Secretaria Municipal… publicado diariamente…" — fluente e no domínio.
Avaliação como gerador G2 no sistema de RAG (Questão 5).
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Model tree for gutoportelaa/qwen2.5-1.5b-dompi-teresina-v3
Base model
Qwen/Qwen2.5-1.5B