README.md

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title: Equipo LeIA GO
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sdk: gradio
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short_description: Evaluación, análisis, generación, corrección y adecuación
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# 💬 LeIA GO: Explorando las variedades del español con NLP

El proyecto **LeIA GO** surge con la visión de impulsar una inteligencia artificial que refleje la riqueza y diversidad del idioma español en todas sus formas. Aunque el español es una de las lenguas más habladas a nivel global, sus múltiples variantes regionales y culturales no siempre están bien representadas en los modelos de lenguaje actuales, que tienden a centrarse en el inglés o en una versión estándar del español.

Buscamos crear una herramienta accesible y práctica que permita explorar y entender las diferentes variedades dialectales del español, desde expresiones coloquiales hasta estructuras gramaticales específicas de distintas regiones. Así, pretendemos democratizar el acceso a recursos lingüísticos avanzados, fomentando el conocimiento, la educación y la preservación cultural en las comunidades hispanohablantes.


### 🚀 Motivación
El proyecto nace con el propósito de analizar y representar las diferencias lingüísticas y culturales entre las distintas variedades del español. Al entender mejor estas variaciones, aspiramos a desarrollar modelos de lenguaje natural que sean más precisos, inclusivos y adaptados a las necesidades reales de los hablantes de español en todas sus formas.


### 🌍 Impacto
En la actualidad, gran parte del desarrollo en procesamiento del lenguaje natural está dominado por el inglés, dejando al español y sus múltiples variantes con recursos limitados. **LeIA GO** busca contribuir a cerrar esta brecha, mejorando la calidad y diversidad de los datos disponibles en español. Esto facilitará la creación de tecnologías lingüísticas más justas, inclusivas y efectivas, beneficiando a millones de usuarios en todo el mundo y apoyando la diversidad cultural y lingüística del idioma.


## 🧠 Proceso de entrenamiento y pruebas

Para el desarrollo de LeIA GO, utilizamos el modelo preentrenado **BSC-LT/salamandra-7b-instruct**, una arquitectura de lenguaje causal basada en 7 mil millones de parámetros especializada en español.

El entrenamiento y ajuste fino se realizaron usando técnicas de LoRA (Low-Rank Adaptation) mediante la librería `peft`, configurando un `LoraConfig` para adaptar el modelo sin necesidad de reentrenarlo completamente. La librería `transformers` se usó para cargar el modelo y el tokenizador, mientras que `datasets` sirvió para gestionar los datos de entrenamiento.

Los datos consistieron en **prompts creados manualmente por nuestro equipo**, diseñados para capturar diversidad lingüística y estructural del español. Están disponibles en formato csv [aquí] (https://huggingface.co/spaces/somosnlp-hackathon-2025/Equipo_LeIA_GO/blob/main/resolve_main_prompts.csv).

El proceso de entrenamiento se ejecutó con `DPOTrainer` y configuración `DPOConfig` de la librería `trl`, optimizando el modelo para mejor desempeño en tareas instructivas. Además, se implementó optimización con `BitsAndBytesConfig` para manejo eficiente de memoria y velocidad.

Como herramientas de soporte utilizamos `transformers`, `datasets`, `gradio` para la interfaz, y `jupyterlab` para el desarrollo y experimentación.


### 🧪 Funcionalidades actuales
- Evaluación y corrección de textos  
- Análisis lingüístico con enfoque cultural  
- Adaptación del lenguaje a regiones  
- Demo interactiva con Gradio

### 🎯 Objetivo de desarrollo sostenible (ODS)
Este proyecto contribuye al ODS 4: Educación de Calidad, promoviendo el acceso a recursos lingüísticos diversos que favorezcan la educación y la inclusión cultural a través del lenguaje.

## 📜 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0, que permite el uso, modificación y distribución libres, garantizando al mismo tiempo protección legal y reconocimiento a los autores. Puedes consultar el texto completo de la licencia en el archivo [LICENSE](./LICENSE).

## ⚖️ Evaluación de sesgos del modelo

En **LeIA GO**, somos conscientes de que los modelos de lenguaje pueden reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Para minimizar estos riesgos:

- Los datos de entrenamiento consistieron en prompts creados manualmente por nuestro equipo, intentando cubrir diversidad lingüística y cultural dentro del español, para evitar la predominancia de un solo dialecto o registro.
- Reconocemos que, pese a estas precauciones, el modelo puede reflejar sesgos por la naturaleza limitada y selectiva del dataset.
- Estamos abiertos a retroalimentación para identificar y corregir posibles sesgos en futuras iteraciones.
- Próximamente planeamos implementar análisis cuantitativos más formales para evaluar sesgos específicos en el modelo.

### 👥 Equipo
- Susana Zhou (Español peninsular)  
- Constanza Jeldres (Español de Chile)  

### 💻 Datasets y modelos utilizados  
- Dataset: [https://huggingface.co/datasets/somosnlp-hackathon-2025/dataset-preferencias-v0] 


An example chatbot using [Gradio](https://gradio.app), [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/index), and the [Hugging Face Inference API](https://huggingface.co/docs/api-inference/index).