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# Introdução
Modelo treinado a partir do Bertimbau da Neuralmind (https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased)
em um dataset chamado B2W-Reviews01. Que é um corpus aberto de reviews de produtos. 
Ele contém mais de 130 mil avaliações de clientes de comércio eletrônico, coletadas no site da Americanas.com (https://github.com/americanas-tech/b2w-reviews01)
O modelo rodou por apenas 50 minutos (3 épocas) numa instância do google com a GPU T4.

O propósito desse projeto é totalmente para fins didáticos, onde a ideia é mostrar como fazer fine tunning de modelos para outras
tarefas de NLP além da geração de textos. Encorajo quem encotrar esse repositório à rodar ele por muito mais tempo para conseguir melhores
resultados.

# Resultados

* Epoch 1:
  - Training Loss: 0.863100
  - Validation Loss: 0.873007
  - Accuracy: 0.621733
  - f1_score: 0.491815

* Epoch 2:
  - Training Loss: 0.802800
  - Validation Loss: 0.897009
  - Accuracy: 0.620914
  - f1_score: 0.554796

* Epoch 3:
  - Training Loss: 0.692400
  - Validation Loss: 0.966356
  - Accuracy: 0.619210
  - f1_score: 0.557672

# Github

No repositório (https://github.com/ramoonmedeiro/LLMTasks/tree/main/text-classification) pode ser encontrado o notebook na qual o fine tunning
foi realizado.