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.

Métrica	Valor
Épocas	1
Passos totais	7381
Batch size	2
Total FLOs	~9.24e+16
Logging steps	10
Save steps	500

Hiperparâmetros

text

num_train_epochs: 1
max_steps: 7381
train_batch_size: 2
logging_steps: 10
save_steps: 500
learning_rate: 5e-5
lr_scheduler: linear

Como usar

python

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.

Quant	Tamanho	Uso
`BF16` / `F16`	1.52 GB	Precisão total, sem quantização (referência)
`Q8_0`	812 MB	Qualidade extrema, praticamente igual ao F16; geralmente desnecessário
`Q6_K`	630 MB	Qualidade muito alta, quase perfeita — recomendado
`MXFP4`	615 MB	4-bit (FFN em MXFP4, embeddings/saída em Q8_0)
`Q5_K_M`	578 MB	Alta qualidade — recomendado
`Q4_K_M`	529 MB	Boa qualidade, ~4.8 bits/peso — equilíbrio recomendado
`IQ4_NL`	516 MB	i-quant 4-bit, qualidade decente, menor que Q4_K_S
`IQ3_M`	454 MB	i-quant 3-bit, qualidade média-baixa, comparável ao Q3_K_M
`IQ2_M`	378 MB	i-quant 2-bit, qualidade baixa mas ainda usável (mínimo)

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

bibtex

@misc{qwen35ptbr08b,
  title  = {Qwen3.5-PTBR-0.8B},
  author = {Lucas Mateus Gonçalves},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/lucasmg09/Qwen3.5-PTBR-0.8B}
}

lucasmg09/Qwen3.5-0.8B-PTBR

Qwen3.5-PTBR-0.8B