JustinIA V1.0 2023 PUBLICACIÓN FINAL
Browse filesEdición definitiva de los metadatos y Model Card para JustinIA V1.0 2023
Desarrollado y publicado por:
Salazar Flores Carlos Francisco
Lugar y fecha de actualización: Toluca, México; 05 de abril del 2023
README.md
CHANGED
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@@ -9,23 +9,17 @@ tags:
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- legal
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widget:
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- text: >-
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Constitución Federal tiene como finalidad brindar la protección más amplia
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al gobernado, y que ello se logra garantizando el derecho a un recurso
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efectivo en términos del artículo 25 de la Convención Americana sobre
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Derechos Humanos, ello no significa que en cualquier caso el órgano
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jurisdiccional deba resolver el fondo del asunto sin verificar los
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requisitos de procedencia previstos en las leyes nacionales, ya que las
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formalidades procesales son la vía que hace posible arribar a una adecuada
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resolución.
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- text: >-
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# Model Card for Model ID
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@@ -49,7 +43,7 @@ Clasificación de acuerdo al tema de una sentencia en materia de justicia admini
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- **Model type:** Transformers
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- **Language(s) (NLP):** Español Méxicano
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- **License:**
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- **Finetuned from model :**
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### Model Sources
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@@ -57,7 +51,16 @@ Clasificación de acuerdo al tema de una sentencia en materia de justicia admini
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## Training Details
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5 ciclos de entrenamiento, con una precisión máxima de 28.
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#### Metrics
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- legal
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widget:
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- text: >-
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Invalidez de infracción de tránsito por no encontrarse debidamente fundada, ni motivada.
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- text: >-
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Derecho de petición.
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- text: >-
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Resolución a una negativa ficta.
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- text: >-
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Omisión a emitir dictamen de pensión.
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- text: >-
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Boleta de infracción de tránsito, indebida fundamentación y motivación.
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+
- text: >-
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El silencio de la autoridad.
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# Model Card for Model ID
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- **Model type:** Transformers
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- **Language(s) (NLP):** Español Méxicano
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- **License:**
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- **Finetuned from model :** roberta-base-bne
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### Model Sources
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## Training Details
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5 ciclos de entrenamiento, con una precisión máxima de 28.52%
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+
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Epoch Training Loss Validation Loss Accuracy
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+
1 1.982000 2.498654 0.274072
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+
2 1.730200 2.486177 0.278226
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+
3 1.551800 2.573319 0.273923
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+
**4 1.359700 2.571429 0.285199**
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+
5 1.208200 2.623226 0.283863
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+
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+
TrainOutput(global_step=9930, training_loss=1.6167555717783273, metrics={'train_runtime': 1732.3659, 'train_samples_per_second': 57.32, 'train_steps_per_second': 5.732, 'total_flos': 2877096870824520.0, 'train_loss': 1.6167555717783273, 'epoch': 5.0})
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#### Metrics
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