license: apache-2.0
language: es
datasets:
- bertin-project/alpaca-spanish
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- salpaca
- mT5
- spanish
widget:
- text: 'instrut5: Explica la siguiente frase: YOLO. <in></in>'
example_title: Explicar frase
- text: >-
instrut5: Generar una lista de preguntas interesantes sobre el tema del
cambio climático.<in></in>
example_title: Generar preguntas
- text: >-
instrut5: Escribe un correo electrónico dando la bienvenida a un nuevo
empleado.<in>Juan</in>
example_title: Escribir email
Esta es una versión más pequeña del modelo google/mt5-base con embeddings solo en español y algunas en inglés obtenidas de https://huggingface.co/JorgeSarry/ El número de parámetros del modelo es de 244 millones de parámetros, lo que da como resultado un modelo de 0,9 GB, el 42 % del original.
Puedes usar este modelo utilizando el tag "instrut5:"
=====
This is a smaller version of the google/mt5-base model with only Spanish and some English embeddings obtained from https://huggingface.co/JorgeSarry/ The number of model parameters is 244M parameters, resulting on a model of 0.9GB - 42% of the original one.
You can use this model starging with the tag "instrut5:"
Spanish Alpaca mT5
This repository contains a mT5 fine-tuned model on the Bertin Project - Alpaca Spanish cleaned version dataset.
Usage
Using the model
The model was trained on the following kind of code that shows the prompt as 'input_text' and the output:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
model = 'jalbarracin/spanish-alpaca-mT5'
model_tokenizer = 'jalbarracin/spanish-alpaca-mT5'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_tokenizer)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model).to('cpu') #puedes cambiar a 'cuda' si tienes GPU
input_text ="""instrut5: QuanticoTrends (https://www.quanticotrends.com/) se dedica al monitoreo de redes sociales para empresas. Escribe un anuncio para anunciar los servicios de QuanticoTrends en facebook<in></in>"""
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cpu') #puedes cambiar a 'cuda' si tienes GPU
outputs = model.generate(inputs["input_ids"],
do_sample = True,
max_length = 500,
num_return_sequences=3, #recomiendo hasta 6 para que no demore mucho
top_k=50,
top_p=0.90,
)
detok_outputs = [tokenizer.decode(x, skip_special_tokens=True) for x in outputs]
for output in detok_outputs:
print(output)
print("/n") # imprime un salto de linea para separar cada uno de los outputs (en el caso que num_return_sequences sea mayor que 1)
El output de este ejemplo:
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