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datasets: |
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- hackathon-pln-es/ITAMA-DataSet |
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language: |
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- es |
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library_name: transformers |
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pipeline_tag: question-answering |
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# Generación de respuestas a preguntas AMA para profesiones |
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El modelo presentando a continuación se ha generado a partir del [dataset de preguntas AMA desde Reddit (ITAMA-DataSet)](https://huggingface.co/datasets/hackathon-pln-es/ITAMA-DataSet). En especial, se pueden realizar preguntas sobre las siguientes profesiones: `medico`, `psicologo`, `ciencias`, `ingeniero`, `profesor`, `jefe` y `abogado`. |
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# Modo de uso |
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Al ser un modelo generado a partir de mT5, es necesario incluir como prefijo la profesión y luego la sentencia de la forma: |
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<profesion>: <pregunta> |
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``` |
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## Algunos ejemplos de preguntas: |
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| Texto de entrada | Texto generado | |
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| ingeniero: qué es lo que más te gusta de tu trabajo? | Es el lenguaje del tráfico, lo que mas me gusta es el conocimiento de programación. Lo que mas me gusta es la idea de qué diseñar un modelo | |
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| psicologo: qué es lo que más te gusta de tu trabajo? | Una que lo que más me gusta de verdad es que la persona que se siente tener en serio problemas y de ansiedad, siempre es común que los psicólogos tengan que estar presente para tener en cuenta que no pueden hacerlo bien a la gente | |
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| abogado: cuanto dinero ganas al año? | No gano tanto dinero que gano, pero si de hecho gano minimo 40 mil pesos al mes. | |
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| ciencias: cuando dinero ganas al año? | No gano ahí mucho más de un año. | |
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| medico: cuando dinero ganas al año? | No gano dinero, gano minimo 40 dlrs x hora (minimo tengo 12-18 y tengo unos 34 dlr) | |
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| profesor: cuando dinero ganas al año? | Literalmente cuando son almuerzos y minimo y no tenes idea | |
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| jefe: qué me recomiendas hacer? | Actividades placentales, hacer ejercicios y enfrentar a las emergencias | |
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# Parámetros usados en el entrenamiento |
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model_args.num_train_epochs = 10 |
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model_args.overwrite_output_dir = True |
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model_args.fp16 = False |
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model_args.use_multiprocessing = False |
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model_args.use_multiprocessing_for_evaluation = False |
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model_args.use_multiprocessed_decoding = False |
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model_args.learning_rate=0.001 |
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model_args.train_batch_size = 8 |
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model_args.eval_batch_size = 8 |
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model_args.adafactor_beta1 = 0 |
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model_args.length_penalty=1.5 |
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model_args.max_length=100 |
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model_args.max_seq_length = 100 |
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``` |
