UFG lança Lumi, modelo de IA em português que o público pode baixar
Com 4 bilhões de parâmetros, o Lumi-4B ficou em 2º entre 9 modelos no teste do próprio projeto; a página não informa licença.
Resumo
- O centro de IA da UFG, a Ceia, publicou o Lumi-4B, modelo de linguagem feito para o português.
- No ranking do próprio projeto, ele marca 44,80% de média e fica em 2º entre 9 modelos.
- A página do modelo ainda não traz licença, dados de treino nem modelo-base.
A Universidade Federal de Goiás (UFG) tem um novo modelo de inteligência artificial feito para o português: o Lumi-4B, publicado na plataforma Hugging Face pela Ceia, o centro de IA da instituição. O repositório foi criado em 27 de outubro e atualizado no dia seguinte. Qualquer pessoa pode baixar os arquivos, e a universidade divulgou o modelo como projeto brasileiro de IA.
O que o público encontra na página oficial é um modelo de linguagem de 4 bilhões de parâmetros, distribuído em formato BF16, voltado à geração de texto em português. Para baixar, a própria página indica a ferramenta de linha de comando da plataforma (hf), que copia o repositório ceia-br/lumi-4b para uma pasta no computador.
Os arquivos de configuração publicados no repositório mostram mais um detalhe que o texto da página não destaca: o Lumi-4B usa a arquitetura Nemotron-H, uma família híbrida desenvolvida pela Nvidia que combina camadas do tipo Transformer, as mais comuns nos chatbots, com camadas Mamba, pensadas para processar textos longos com menos memória. A configuração não diz, porém, se o modelo foi treinado do zero ou ajustado a partir de um modelo da Nvidia.
O que os números do projeto mostram
A página reúne cinco testes, todos em português. Em ordem de nota, o Lumi-4B marca:
- Global MMLU PT: 59,36%
- Graduação (MMLU PT): 48,80%
- Ensino médio (MMLU PT): 45,72%
- MMLU-ProX PT: 36,28%
- IFEval PT (critério estrito): 33,83%
A nota geral, chamada de “Overall”, é a média simples dessas cinco medidas, com peso igual para cada uma. A conta confere: somadas, as cinco notas dão 223,99 pontos, e dividido por cinco o resultado é 44,80%, o mesmo valor publicado. Com essa média, o projeto coloca o Lumi-4B na 2ª posição entre 9 modelos comparados.
Os testes de MMLU funcionam como uma prova de múltipla escolha sobre vários assuntos, do conteúdo do ensino médio ao de cursos de graduação. Já o IFEval mede se o modelo obedece a instruções objetivas, como escrever no formato pedido ou respeitar um limite de palavras. A nota de 33,83% nesse último, no critério mais rígido, é a menor das cinco notas do Lumi-4B.
O que a página não diz
Os próprios responsáveis são cautelosos no texto. A página afirma que os resultados são comparativos e dependem dos testes e das configurações usados, e que faltam informações sobre as versões dos conjuntos de avaliação, o método de execução e os intervalos de confiança. Em outras palavras, a nota não assegura o mesmo desempenho em outras tarefas ou máquinas.
Também falta, por enquanto, boa parte do que costuma definir um projeto aberto. A página do modelo não documenta o modelo-base de que ele partiu, os dados e as etapas de treinamento por inteiro, indicações de uso, instruções de execução nem uma licença. A ausência de licença importa para quem pensa em usar o Lumi em um produto ou serviço: poder baixar os arquivos não é o mesmo que ter permissão explícita para uso comercial. Segundo a página, esses detalhes serão acrescentados quando forem confirmados pelos responsáveis.
O que isso significa para quem usa IA em português
Boa parte dos modelos mais conhecidos é treinada majoritariamente em inglês e adaptada depois para outros idiomas. Um modelo pensado desde o início para o português, vindo de uma universidade pública, interessa a pesquisadores, estudantes e empresas que querem testar uma alternativa nacional sem depender só de serviços estrangeiros.
Com 4 bilhões de parâmetros, o Lumi está na faixa dos modelos pequenos. Em geral, esse porte exige menos memória e energia do que os gigantes comerciais e, por isso, pode rodar em máquinas mais modestas, dependendo da configuração. Esse é um dos motivos pelos quais modelos desse tamanho costumam ser usados em experimentos acadêmicos e em aplicações específicas.
No momento da consulta, na tarde deste sábado (31), o repositório somava 191 downloads e cerca de 20 curtidas, números iniciais para um projeto lançado havia poucos dias. Quem quiser acompanhar a evolução do modelo, a licença e os dados de treino deve olhar a página oficial do Lumi-4B, que é a fonte dos números citados nesta reportagem.
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