README.md

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license: unknown
language:
- es
metrics:
- accuracy
- f1
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
tags:
- prediction
- peptide
- mhc
- hlab
- distilbert
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# DistilBERT-pMHC

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

Este modelo fue creado realizando el principio de destilación BERT y poniéndolo en prácitica con un modelo proteínico como lo es el ProteinBERT.

Se usó de referencia la Destilación de un modelo RoBERTa. Lo que se hizo fue dividir a la mitad las capas del modelo y tener de entrada un modelo maestro y uno estudiante que sería el resultante:

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/64767104fb22e3b77f3f6d49/dlsTNDk7HJJP7OIjk9hor.png)

Este proceso implica reducir el tamaño del modelo maestro dividiendo sus capas, por ejemplo, a la mitad en el modelo estudiante, manteniendo su estructura esencial. Según [1], se entrena al modelo pequeño para imitar las salidas del maestro, utilizando técnicas como la pérdida de entropía cruzada y la temperatura de softmax para suavizar las predicciones. Como se menciona en [2], además de reducir capas, se ajustan los pesos y se optimizan las salidas intermedias para que el modelo destilado conserve el rendimiento. En [1] usaron la teoría de DistilBERT pero aplicado a un modelo RoBERTa de [2] y usando esta implementación, obviamente modificándolo para nuestro modelo ProteinBERT, se logró hacerle una destilación y obtener resultados muy similares al modelo original y con mucho menos peso que su modelo maestro.
Citas:
[1] Victor SANH, Lysandre DEBUT, Julien CHAUMOND, Thomas WOLF, DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter (2019), Hugging Face
[3] Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov, RoBERTa: un enfoque de preentrenamiento BERT optimizado de manera sólida (2019), arXiv


## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->



- **Developed by:** Jose Alfredo Grados Chuquitaype
- **Model type:** Predicción
- **Language(s) (NLP):** English