Buckets:
| language: | |
| - code | |
| license: mit | |
| tags: | |
| - code-generation | |
| - programming | |
| - industries-kor | |
| - baro | |
| model_name: Baro | |
| developer: Industrias Kor | |
| # Baro: Inteligencia Artificial para Programación | |
| **Baro** es un modelo de lenguaje a gran escala desarrollado desde cero por **Industrias Kor**. Su objetivo principal es asistir en tareas de programación, generación de código y resolución de problemas técnicos en diversos lenguajes. | |
| ## Descripción del Modelo | |
| Baro utiliza una arquitectura **Transformer decodificador-únicamente**, optimizada para la predicción secuencial de código. A diferencia de otros modelos generales, Baro ha sido diseñado con un enfoque exclusivo en la sintaxis y semántica de los lenguajes de programación. | |
| - **Desarrollado por:** Industrias Kor | |
| - **Tipo de Modelo:** Transformer Decoder-only | |
| - **Tarea Principal:** Generación de Código (Code Generation) | |
| - **Lenguajes Soportados:** Multilingüe (Python, JavaScript, C++, Java, etc.) | |
| ## Arquitectura | |
| La arquitectura de Baro se basa en los siguientes parámetros técnicos: | |
| | Parámetro | Valor | | |
| |-----------|-------| | |
| | Capas | 12 | | |
| | Cabezas de Atención | 12 | | |
| | Dimensión de Embedding | 768 | | |
| | Ventana de Contexto | 2048 tokens | | |
| | Vocabulario | 50,257 tokens | | |
| ## Uso | |
| Puedes cargar el modelo Baro utilizando la biblioteca `transformers` de Hugging Face: | |
| ```python | |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer | |
| model_name = "Darveht/Baro" | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) | |
| # Ejemplo de generación de código | |
| prompt = "def calculate_factorial(n):" | |
| inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") | |
| outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) | |
| print(tokenizer.decode(outputs[0])) | |
| ``` | |
| ## Entrenamiento | |
| Baro ha sido pre-entrenado en un corpus masivo de código fuente, enfocado en la precisión sintáctica y la eficiencia algorítmica. El proceso de entrenamiento utiliza técnicas avanzadas de modelado de lenguaje causal (CLM). | |
| ## Licencia | |
| Este modelo se distribuye bajo la licencia **MIT**. | |
| --- | |
| Desarrollado con orgullo por **Industrias Kor**. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.15 kB
- Xet hash:
- 78566df80e18b47ab498e1b39397bfad28e384d0837089cb295abf10e6c52062
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.