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<h2>Sobre el trabajo realizado durante la
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El proyecto Ask2Democracy fue creado antes de la hackathon Somos NLP 2023. Sin embargo durante las fechas de la hackathon fue mejorado en los siguientes aspectos:
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<h4>El espacio demo:</h4>
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<h4>Modelos de lenguaje:</h4>
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Fueron entrenados dos modelos Baizemocracy basados en LLaMA-7B con foco en aumentar generativamente las respuestas retornadas por los sentence transformers con el fin de hacerlo más conversacional usando modelos open source en español.
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Los siguientes modelos fueron entrenados entrenados con un dataset construido durante la hackathon además de varios datasets orientados a Question answering y Chat.
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<h4>Datasets:</h4>
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Nota: Los modelos entrenados durante la hackathon requieren optimizaicón adicional para ser integrados en el pipeline de consulta.
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Durante la hackathon se realizaron pruebas con tiempos de inferencia de alredecor de <70 segundos sobre CPU, lo que dificulta la usabilidad en el demo usando hardware gratis de Hugging Face.
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Futuras actualizaciones se esperan incorporar en el demo original del proyecto [espacio demo original del proyecto](https://huggingface.co/spaces/jorge-henao/ask2democracycol)
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<h2>Sobre el trabajo realizado durante la Hackathon Somos NLP 2023</h2>
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El proyecto Ask2Democracy fue creado antes de la hackathon Somos NLP 2023. Sin embargo durante las fechas de la hackathon fue mejorado en los siguientes aspectos:
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<h4>El espacio demo:</h4>
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<li>Refactor/Ajustes de integración con la base de datos vectorial Pinecone.</li>
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<li>Pre-procesado e indexación de la propuesta de reforma pensional de Colombia de Marzo 2023.</li>
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<li>Refactor UX y ajustes de usabilidad de la interfaz de usuario.</li>
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<li>Ajustes de integración con OpenAI</li>
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<li>Pruebas con Sentence transformers usando texto en español</li>
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</ul>
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<h4>Modelos de lenguaje:</h4>
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Fueron entrenados dos modelos Baizemocracy basados en LLaMA-7B con foco en aumentar generativamente las respuestas retornadas por los sentence transformers con el fin de hacerlo más conversacional usando modelos open source en español.
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Los siguientes modelos fueron entrenados entrenados con un dataset construido durante la hackathon además de varios datasets orientados a Question answering y Chat.
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<li>[hackathon-somos-nlp-2023/baizemocracy-lora-7B-cfqa](https://huggingface.co/hackathon-somos-nlp-2023/baizemocracy-lora-7B-cfqa): Esta variación del modelo es más enfocada en generar respuestas factuales dado un contexto basado en fuentes.</li>
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<li>[hackathon-somos-nlp-2023/baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv](https://huggingface.co/hackathon-somos-nlp-2023/baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv): Esta variación del modelo tiene un estílo más conversacional para generar respuestas factuales dado un contexto basado en fuentes.</li>
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<h4>Datasets:</h4>
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<li>[hackathon-somos-nlp-2023/ask2democracy-cfqa-salud-pension](https://huggingface.co/datasets/hackathon-somos-nlp-2023/ask2democracy-cfqa-salud-pension): Un datset de tipo instrucciones con respuestas a preguntas generadas a partir de en un contexto basado en fuentes.</li>
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Nota: Los modelos entrenados durante la hackathon requieren optimizaicón adicional para ser integrados en el pipeline de consulta.
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Durante la hackathon se realizaron pruebas con tiempos de inferencia de alredecor de <70 segundos sobre CPU, lo que dificulta la usabilidad en el demo usando hardware gratis de Hugging Face.
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Futuras actualizaciones se esperan incorporar en el demo original del proyecto [espacio demo original del proyecto](https://huggingface.co/spaces/jorge-henao/ask2democracycol)
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