---
language:
- pt
license: apache-2.0
size_categories:
- 1M<n<10M
task_categories:
- text-generation
- fill-mask
tags:
- portuguese
- brazilian
- pretrain
- slm
- edge-ai
pretty_name: NBR-500 Corpus
dataset_info:
  features:
  - name: text
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_examples: 3891783
---

# NBR-500 Corpus

🇧🇷 **Corpus de pré-treinamento para o modelo NBR-500** - Um Small Language Model de 500M parâmetros otimizado para Português Brasileiro.

## 📊 Estatísticas

| Métrica | Valor |
|---------|-------|
| **Documentos** | 3.89M |
| **Tokens** | ~1.5B |
| **Idioma** | Português Brasileiro |
| **Formato** | Parquet |

## 🔍 Pipeline de Processamento

O dataset passou por um rigoroso pipeline de qualidade baseado no [SmolLM Training Playbook](https://github.com/huggingface/smollm):

1. **Filtragem de Qualidade**
   - Remoção de textos curtos (< 100 caracteres)
   - Remoção de conteúdo repetitivo
   - Filtragem de spam e baixa qualidade

2. **Detecção de Idioma**
   - FastText LID para garantir 100% português
   - Threshold de confiança > 0.8

3. **Deduplicação**
   - MinHash LSH (datasketch)
   - Remoção de near-duplicates

## 📁 Fontes

- Wikipedia PT-BR
- CulturaX Portuguese
- OSCAR Portuguese  
- Outros corpora brasileiros

## 🚀 Uso

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("limajr/nbr-500-corpus", split="train")

for example in dataset:
    print(example["text"][:200])
    break
```

## 🎯 Propósito

Este corpus foi criado especificamente para treinar o **NBR-500**, um modelo de linguagem pequeno e eficiente para:

- ✅ Execução em dispositivos de borda (Edge AI)
- ✅ Aplicações em Português Brasileiro
- ✅ Baixa latência e consumo de memória
- ✅ Quantização para GGUF (Q4, Q8)

## 📦 Modelo Relacionado

- **Modelo:** [limajr/nbr-500](https://huggingface.co/limajr/nbr-500)
- **Tokenizer:** BPE nativo com 32k vocabulário (46% mais eficiente que GPT-2 para PT-BR)

## 📜 Licença

Apache 2.0

## 🙏 Créditos

Baseado nas práticas do SmolLM Training Playbook da HuggingFace.