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license: gpl
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# Nombre del estudiante: Brayam Arvey Ardila
# Nombre del modelo: BAAO
Se enfoca en la implementaci贸n y entrenamiento de un modelo de procesamiento
de lenguaje natural basado en la arquitectura T5, utilizando la biblioteca Transformers de Hugging Face.
# Descripci貌n
Este modelo utiliza la arquitectura T5 de Transformers para tareas de procesamiento de lenguaje natural,
centradas en la generaci贸n de texto. Se implemento y entreno usando PyTorch Lightning,
lo que facilita la escalabilidad y eficiencia en el entrenamiento.
# Funcionamiento:
El proceso comienza con la instalaci贸n de las bibliotecas necesarias: transformers, sentencepiece
y pytorch_lightning. Estas bibliotecas proporcionan las herramientas para trabajar con modelos de
lenguaje avanzados y facilitan el manejo del entrenamiento y la validaci贸n de modelos.
Se utiliza una clase personalizada, T5Dataset, para preparar y gestionar los datos.
El modelo se construye y entrena dentro de una clase T5Model, que hereda de pl.LightningModule.
Esto implica que el modelo se beneficia de las caracter铆sticas de PyTorch Lightning, como la gesti贸n
eficiente del entrenamiento y la escalabilidad. El entrenamiento del modelo se realiza con callbacks
y checkpoints para monitorizar y guardar el progreso.
# Caracter矛sticas del modelo
Tipo de Modelo: T5 para generaci贸n condicional de texto.
Entrenado con: PyTorch Lightning.
Bibliotecas Clave: Transformers, SentencePiece, PyTorch Lightning.
# Datos utilizados
Preparaci贸n de Datos: Uso de T5Dataset para la manipulaci贸n y preparaci贸n de datos, adaptado para trabajar con el modelo T5.
Divisi贸n de Datos: Dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba para una evaluaci贸n efectiva.
# Arquitectura del modelo
Base: T5ForConditionalGeneration de la biblioteca Transformers.
Personalizaci贸n: Implementaci贸n dentro de una clase T5Model que extiende pl.LightningModule,
lo que indica una integraci贸n con PyTorch Lightning para gestionar el entrenamiento y la validaci贸n.
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