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@@ -32,10 +32,9 @@ pipeline_tag: text-generation
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* [Como puedo empezar a utilizar el modelo 🚀](#how-to-get-started-with-the-model-)
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* [Evaluación](#eval)
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* [Sesgos, Riesgos, y Limitaciones ⚠️](#bias-risks-and-limitations-)
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* [Cómo Contribuir](#environmental-impact)
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* [Licencia](#environmental-impact)
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* [Créditos](#environmental-impact)
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* [Impacto Ambiental](#environmental-impact)
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## Detalles del modelo 📈
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@@ -187,14 +186,6 @@ Si bien estos valores pueden representar sesgos del modelo de evaluación o del
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El modelo **gua-a** es un modelo muy experimental, con poco tiempo de desarrollo. Las respuestas pueden ser imprecisas y de baja calidad.
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El dataset utilizado por el modelo solo refleja parte de la cultura guaraní, limitandose a la visión del autor del libro.
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## Cómo Contribuir
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Estamos abiertos a contribuciones para mejorar aún más el modelo gua-a. =) Si estás interesado en:
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Ampliar el dataset creado
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Continuar el finetuning
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## Licencia
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- gua-a se ditribuye bajo la licencia **cc-by-sa-4.0**.
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@@ -218,17 +209,14 @@ Estimations were conducted using the https://mlco2.github.io/impact - MachineLea
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journal={arXiv preprint arXiv:1910.09700},
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year={2019}
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}
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## Créditos
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- Daniel Cabrera
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- Leticia Bogado
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- Alberto Benítez
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- Emmanuel
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Para más información contactanos a través de <ins>[email protected]</ins>
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* [Como puedo empezar a utilizar el modelo 🚀](#how-to-get-started-with-the-model-)
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* [Evaluación](#eval)
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* [Sesgos, Riesgos, y Limitaciones ⚠️](#bias-risks-and-limitations-)
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* [Licencia](#environmental-impact)
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* [Impacto Ambiental](#environmental-impact)
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* [Más Información](#environmental-impact)
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## Detalles del modelo 📈
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El modelo **gua-a** es un modelo muy experimental, con poco tiempo de desarrollo. Las respuestas pueden ser imprecisas y de baja calidad.
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El dataset utilizado por el modelo solo refleja parte de la cultura guaraní, limitandose a la visión del autor del libro.
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## Licencia
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- gua-a se ditribuye bajo la licencia **cc-by-sa-4.0**.
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journal={arXiv preprint arXiv:1910.09700},
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year={2019}
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}
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## Más Información
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Este proyecto fue desarrollado durante el Hackathon #Somos600M organizado por SomosNLP. El conjunto de datos se creó utilizando distilabel de Argilla y endpoints patrocinados por HuggingFace.
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Team:
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- Enrique Paiva (https://huggingface.co/enpaiva)
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- Daniel Cabrera
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- Leticia Bogado
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- Alberto Benítez
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- Emmanuel
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