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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.
+División de Datos: Dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba para una evaluación efectiva.
+Arquitectura del Modelo
+Base: T5ForConditionalGeneration de la biblioteca Transformers.
+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.
+Uso del Modelo
+Instrucciones específicas no disponibles en el notebook proporcionado. Se recomienda proporcionar ejemplos de cómo cargar y utilizar el modelo para hacer predicciones.
+Requisitos y Dependencias
+Bibliotecas Requeridas: transformers, sentencepiece, pytorch_lightning.
+Notas Adicionales
+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
 
 <!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->