README.md

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language:
- es
license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
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# LLM-AviationV2: Innovación AI en los Cielos

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### Descripción del Modelo

Desarrollado por Edison Bejarano y Nicolas Potes, este modelo representa un avance revolucionario en la utilización de la tecnología de Modelos de Lenguaje (LM) dentro del sector aeronáutico, específicamente diseñado para mejorar la comprensión y accesibilidad del Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC). Entrenado en una Tesla V100-SXM2-16GB, el modelo `LLM-AviationV2` se embarca en un viaje para navegar el complejo panorama regulatorio con una eficiencia y perspicacia sin precedentes.

- **Desarrollado por:**  [Edison Bejarano](https://huggingface.co/ejbejaranos) - [Sergio Nicolas](https://huggingface.co/SergioMadridF) - [Santiago Pineda](https://huggingface.co/sapinedamo)
- **Tipo de modelo:** Versión afinada de `google/gemma-2b-it`
- **Idiomas (NLP):** Español (es)
- **Licencia:** Apache-2.0
- **Afinado a partir del modelo:** `google/gemma-2b-it`

### Fuentes del Modelo

- **URL en Hugging Face:** [ejbejaranos/LLM-AviationV2](https://huggingface.co/ejbejaranos/LLM-AviationV2)

## Usos

### Uso Directo

El modelo `LLM-AviationV2` está diseñado para aplicaciones directas en tareas de generación de texto, con el objetivo de simplificar la interpretación y aplicación de las regulaciones aeronáuticas. Su función principal es servir a profesionales y entusiastas del campo de la aeronáutica, proporcionando acceso inmediato a información comprensible extraída del RAC.

## Detalles de Entrenamiento

## Datos de Entrenamiento

El modelo `LLM-AviationV2` fue afinado utilizando el dataset `RAC_Colombia_QualityImproved025`, el cual representa una versión mejorada en términos de calidad del Reglamento Aeronáutico Colombiano. Este dataset fue curado y mejorado por el equipo de [SomosNLP](https://huggingface.co/somosnlp), con el objetivo de proporcionar una base de datos más precisa y relevante para tareas de procesamiento de lenguaje natural relacionadas con la aviación.

Para más detalles sobre este dataset, puedes consultar la documentación y los metadatos a través del siguiente enlace:

[Dataset `RAC_Colombia_QualityImproved025` en Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RAC_Colombia_QualityImproved025)


### Procedimiento de Entrenamiento y Resultados

#### Hiperparámetros de Entrenamiento para LLM-AviationV2

- **Tipo de GPU:** Tesla V100-SXM2-16GB
- **Tiempo Total de Entrenamiento:** Aprox. 70 minutos (4239 segundos)
- **Tasa de Aprendizaje:** 0.00005
- **Optimizador:** Paged AdamW 8bit
- **Pasos Máximos:** 258
- **Tamaño de Secuencia:** 1024 (presumido)
- **Tamaño de Lote por Dispositivo:** 3

#### Velocidades, Tamaños, Tiempos para LLM-AviationV2

- **Tiempo de Entrenamiento:** 882.68 segundos
- **Muestras por Segundo en Entrenamiento:** 2.338
- **Pasos por Segundo en Entrenamiento:** 0.585

#### Hiperparámetros de Entrenamiento para LLMs-AviationV3

- **Tipo de GPU:** NVIDIA A100-SXM4-40GB
- **Tiempo Total de Entrenamiento:** Aprox. 50 minutos (3007 segundos)
- **Tasa de Aprendizaje:** 0.00005
- **Optimizador:** Paged AdamW 8bit
- **Pasos Máximos:** 1638
- **Tamaño de Secuencia:** 2048
- **Tamaño de Lote por Dispositivo:** 1
- **Versión de Transformers:** 4.39.0
- **Función de Activación:** gelu_pytorch_tanh

#### Velocidades, Tamaños, Tiempos para LLMs-AviationV3

- **Tiempo de Entrenamiento:** 1641.78 segundos
- **Muestras por Segundo en Entrenamiento:** 3.991
- **Pasos por Segundo en Entrenamiento:** 0.998

### Comparación de Modelos

Al comparar los modelos, observamos mejoras significativas en la versión LLMs-AviationV3. La expansión del tamaño de la secuencia a 2048 y la reducción del tamaño de lote por dispositivo a 1, junto con el incremento en los pasos máximos a 1638, han demandado más recursos pero han resultado en un aumento notable en la calidad del modelo. Además, la actualización a la versión 4.39.0 de Transformers y el cambio en la función de activación a `gelu_pytorch_tanh` para LLMs-AviationV3 han contribuido a este avance cualitativo.


### Resultados

El modelo ha demostrado una capacidad significativa para comprender y generar contenido regulatorio aeronáutico en español, convirtiéndose en un valioso recurso para la industria.

Actualmente vamos en la tercera version en donde hemos conseguido mejorar previas versiones:


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  <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6419c2f6b4adb0e101b17b6c/vkdnFXNuRz8GRMY1_yvSy.png" style="width: 70%; max-width: 1000px; height: auto;" alt="Métrica de perdida: Innovación AI en los Cielos"/>
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## Evaluación
Se esta desarrollando un espacio para que expertos en el campo puedan realizar una evalucacion por el momento tenemos estos dos para nuestros mejores modelos :

https://somosnlp-rac-col-v1.hf.space

## Impacto Ambiental

El entrenamiento de `LLM-AviationV2` se llevó a cabo con una consideración cuidadosa de su huella ambiental, optimizando para la eficiencia y minimizando el gasto computacional innecesario.

- **Tipo de Hardware:** Tesla V100-SXM2-16GB
- **Horas Utilizadas:** Aproximadamente 0.52 horas
- **Consumo de Energía:** Aproximadamente 0.156 kWh
- **Emisiones de CO2 Estimadas:** Aproximadamente 0.0741 kg

Estas cifras subrayan nuestro compromiso con la sostenibilidad y la reducción del impacto ambiental en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial.



## Especificaciones Técnicas

### Infraestructura de Cómputo

#### Hardware

El entrenamiento se realizó en una Tesla V100-SXM2-16GB, elegida por su equilibrio entre rendimiento y eficiencia energética.

#### Software

- **Versión de Transformers:** 4.38.0
- **Entorno de Entrenamiento:** Proporcionado por la biblioteca Hugging Face Transformers.

## Más Información

Para obtener información más detallada sobre `LLM-AviationV2`, incluido el acceso al modelo y sus capacidades completas, por favor visita nuestro [repositorio en Hugging Face](https://huggingface.co/ejbejaranos/LLM-AviationV2).
LLM-AviationV2).