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chainofthought

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Fine-tuned Qwen 3-1.7 B on the open-source PHYBench dataset using memory-light 4-bit LoRA adapters and Group Relative Policy Optimization with Chain-of-Thought prompts. A custom reward (boxed-answer format 0.2 | trace ≥ 6 lines 0.3 | SymPy-verified correctness 0.5) lifts mean reward from 0.19 to 0.54 in 550 Steps.

  • Updated May 18, 2025
  • Jupyter Notebook

Este repositório é um tutorial completo e prático que explora metodologias avançadas para a classificação de sentimentos e emoções em textos, utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). O projeto foi desenvolvido para ser acessível, com todos os exemplos executáveis em ambientes gratuitos como o Google Colab.

  • Updated Sep 13, 2025
  • Jupyter Notebook

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