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This qwen2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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This qwen2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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language:
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- es
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tags:
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- debate
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- document-analysis
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- text-generation
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- conversational
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license: mit
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datasets:
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- Agnuxo/Spanish-Debate-Dataset
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metrics:
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- perplexity
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- accuracy
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# Lector y Debatidor de Documentos 📚🗣️
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Este modelo es parte de un sistema de lectura y debate de documentos que utiliza dos modelos de lenguaje para generar explicaciones y simular debates sobre el contenido de documentos PDF y TXT.
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## Descripción del Modelo
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El sistema utiliza dos modelos principales:
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1. **Agente-GPT (Profesor)**: `Agnuxo/Agente-GPT-Qwen-2.5-7B-Spanish_16bit`
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- Basado en Qwen 2.5 7B, adaptado para español
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- Función: Explicar documentos y generar preguntas para el debate
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2. **Agente-Llama (Periodista)**: `Agnuxo/Agente-Llama-3.1-Spanish_16bit`
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- Basado en Llama 3.1, adaptado para español
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- Función: Responder preguntas y participar en el debate con un estilo periodístico
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## Uso Previsto
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Este modelo está diseñado para:
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- Analizar y explicar documentos en español
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- Generar debates simulados sobre el contenido de los documentos
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- Proporcionar una experiencia interactiva de aprendizaje y discusión
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## Limitaciones y Sesgos
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- Los modelos están optimizados para el idioma español y pueden tener un rendimiento limitado en otros idiomas.
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- La calidad del debate depende de la calidad y relevancia del documento de entrada.
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- Pueden existir sesgos inherentes a los datos de entrenamiento utilizados.
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## Consideraciones Éticas
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- El sistema no debe utilizarse para generar o propagar información falsa o engañosa.
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- Los usuarios deben ser conscientes de que las respuestas son generadas por IA y pueden requerir verificación humana.
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## Métricas de Evaluación
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- Perplexidad: [Valor]
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- Precisión en tareas de comprensión de lectura: [Valor]
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## Entrenamiento
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Los modelos fueron fine-tuned utilizando el dataset `Agnuxo/Spanish-Debate-Dataset`, que contiene:
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- Transcripciones de debates en español
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- Artículos periodísticos y académicos
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- Resúmenes de documentos en diversos campos
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## Infraestructura
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- Entrenamiento realizado en [Detalles de la infraestructura]
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- Tiempo de entrenamiento: [Duración]
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- Emisiones de CO2 estimadas: [Valor] kg
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## Citación
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Si utilizas este modelo en tu investigación, por favor cita:
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