BrayamArdila
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license: gpl
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# Model Card for Model ID
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<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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license: gpl
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#Nombre del Modelo: [Nombre del Modelo]
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Una breve descripción del modelo y su propósito principal.
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#Descripción
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Este modelo utiliza la arquitectura T5 de Transformers para tareas de procesamiento de lenguaje natural, posiblemente centradas en la generación de texto o traducción. Está implementado y entrenado usando PyTorch Lightning, lo que facilita la escalabilidad y eficiencia en el entrenamiento.
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#Características del Modelo
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Tipo de Modelo: T5 para generación condicional de texto.
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Entrenado con: PyTorch Lightning.
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Bibliotecas Clave: Transformers, SentencePiece, PyTorch Lightning.
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#Datos Utilizados
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Preparación de Datos: Uso de T5Dataset para la manipulación y preparación de datos, adaptado para trabajar con el modelo T5.
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División de Datos: Dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba para una evaluación efectiva.
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Arquitectura del Modelo
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Base: T5ForConditionalGeneration de la biblioteca Transformers.
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Personalización: Implementación dentro de una clase T5Model que extiende pl.LightningModule, lo que indica una integración con PyTorch Lightning para gestionar el entrenamiento y la validación.
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Uso del Modelo
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Instrucciones específicas no disponibles en el notebook proporcionado. Se recomienda proporcionar ejemplos de cómo cargar y utilizar el modelo para hacer predicciones.
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Requisitos y Dependencias
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Bibliotecas Requeridas: transformers, sentencepiece, pytorch_lightning.
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Notas Adicionales
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Información sobre métricas de evaluación y resultados del modelo no disponible en el notebook proporcionado. Se sugiere realizar pruebas adicionales para determinar el rendimiento del modelo.
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# Model Card for Model ID
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<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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