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@@ -11,13 +11,9 @@ language:
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Este modelo es el primer paso hacia un modelo de lenguaje que pueda usarse para reescribir de textos de carácter adminsitrativo
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con el objetivo de mejorar su comprensión para personas con alto y bajo nivel cultural y socieconómico.
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## Model Details
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### Model Description
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El modelo es el resultado de un proceso de ajuste fino de phi-2, desarrollado por microsoft con unos 2.5b de parámetros. Para el
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ajuste se han extraído multitud de textos de índole administrativa de las principales páginas web de la administración del Estado español.
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Para la carga y ajuste del modelo se han utilizado técnicas de cuantización con la siguiente configuración:
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@@ -27,17 +23,60 @@ bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,
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27 |
bnb_4bit_quant_type='nf4',
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bnb_4bit_compute_dtype='float16',
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bnb_4bit_use_double_quant=True)
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```
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y se ha aplicado LoRA a las capas lineales para el fine-tunning.
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## Prompting
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El prompt para el uso sigue la siguiente estructura:
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prompt = f"""###System:
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Lee el siguiente texto y hazlo más claro:
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###Texto:
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@@ -46,25 +85,23 @@ Lee el siguiente texto y hazlo más claro:
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###Texto aclarado:
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"""
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- **Developed by:** [
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54 |
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
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55 |
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
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56 |
- **Model type:** [More Information Needed]
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57 |
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
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58 |
- **License:** [More Information Needed]
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- **Finetuned from model
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### Model Sources
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65 |
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- **Repository:** [More Information Needed]
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-
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
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67 |
-
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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69 |
## Uses
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70 |
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11 |
Este modelo es el primer paso hacia un modelo de lenguaje que pueda usarse para reescribir de textos de carácter adminsitrativo
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12 |
con el objetivo de mejorar su comprensión para personas con alto y bajo nivel cultural y socieconómico.
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### Model Description
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+
El modelo es el resultado de un proceso de ajuste fino de [phi-2](https://huggingface.co/microsoft/phi-2), desarrollado por microsoft con unos 2.5b de parámetros. Para el
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ajuste se han extraído multitud de textos de índole administrativa de las principales páginas web de la administración del Estado español.
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Para la carga y ajuste del modelo se han utilizado técnicas de cuantización con la siguiente configuración:
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23 |
bnb_4bit_quant_type='nf4',
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24 |
bnb_4bit_compute_dtype='float16',
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25 |
bnb_4bit_use_double_quant=True)
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26 |
+
```
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27 |
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28 |
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29 |
+
y se ha aplicado LoRA a las capas lineales para el fine-tunning:
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30 |
+
```
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31 |
+
config = LoraConfig(
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32 |
+
r=16,
|
33 |
+
lora_alpha=32,
|
34 |
+
target_modules=[
|
35 |
+
'q_proj',
|
36 |
+
'k_proj',
|
37 |
+
'v_proj',
|
38 |
+
'dense',
|
39 |
+
'fc1',
|
40 |
+
'fc2',
|
41 |
+
], #print(model) will show the modules to use
|
42 |
+
bias="none",
|
43 |
+
lora_dropout=0.05,
|
44 |
+
task_type="CAUSAL_LM",
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45 |
```
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+
## Parámetros de entrenamiento
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+
Para el entrenamiento se utilizaron los siguientes parámetros:
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49 |
+
```
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50 |
+
training_args = TrainingArguments(
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51 |
+
output_dir='./results',
|
52 |
+
overwrite_output_dir=True,
|
53 |
+
per_device_train_batch_size=2,
|
54 |
+
per_device_eval_batch_size=2,
|
55 |
+
gradient_accumulation_steps=5,
|
56 |
+
gradient_checkpointing=True,
|
57 |
+
gradient_checkpointing_kwargs={"use_reentrant": False},
|
58 |
+
warmup_steps=50,
|
59 |
+
#max_steps=1000,
|
60 |
+
num_train_epochs=2,
|
61 |
+
learning_rate=5e-5,
|
62 |
+
weight_decay=0.01,
|
63 |
+
optim="paged_adamw_8bit",
|
64 |
+
fp16=True,
|
65 |
+
logging_dir='./logs',
|
66 |
+
logging_strategy="steps",
|
67 |
+
logging_steps=100,
|
68 |
+
save_strategy="steps",
|
69 |
+
save_steps=200,
|
70 |
+
save_total_limit=2,
|
71 |
+
evaluation_strategy="steps",
|
72 |
+
eval_steps=200,
|
73 |
+
load_best_model_at_end=True,
|
74 |
+
)
|
75 |
+
```
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76 |
## Prompting
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77 |
El prompt para el uso sigue la siguiente estructura:
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78 |
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79 |
+
```
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80 |
prompt = f"""###System:
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81 |
Lee el siguiente texto y hazlo más claro:
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82 |
###Texto:
|
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85 |
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86 |
###Texto aclarado:
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87 |
"""
|
88 |
+
```
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89 |
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90 |
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91 |
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92 |
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+
- **Developed by:** [Sergio Chicón](https://huggingface.co/telodigoensergio)
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94 |
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
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95 |
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
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96 |
- **Model type:** [More Information Needed]
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97 |
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
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98 |
- **License:** [More Information Needed]
|
99 |
+
- **Finetuned from model:** [Microsoft/phi-2](https://huggingface.co/microsoft/phi-2)
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100 |
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+
### Model Sources
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+
- **Repository:** [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1qSOtPtRHCN5D1VW6MG-pe17OUZf4D2Q5?usp=sharing)
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## Uses
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