readme: # Generación de respuestas a preguntas AMA para profesiones
  El modelo presentando a continuación se ha generado a partir del [dataset de preguntas AMA desde Reddit (ITAMA-DataSet)](https://huggingface.co/datasets/hackathon-pln-es/ITAMA-DataSet). En especial, se pueden realizar preguntas sobre las siguientes profesiones: `medico`, `psicologo`, `ciencias`, `ingeniero`, `profesor`, `jefe` y `abogado`.
  
  # Modo de uso
  Al ser un modelo generado a partir de mT5, es necesario incluir como prefijo la profesión y luego la sentencia de la forma:
  ```
  <profesion>: <pregunta>
  ```
  
  ## Algunos ejemplos de preguntas:
  | Texto de entrada                                      | Texto generado |
  |-------------------------------------------------------|----------------|
  | ingeniero: qué es lo que más te gusta de tu trabajo?             |  Es el lenguaje del tráfico, lo que mas me gusta es el conocimiento de programación. Lo que mas me gusta es la idea de qué diseñar un modelo              |
  | psicologo: qué es lo que más te gusta de tu trabajo?            | Una que lo que más me gusta de verdad es que la persona que se siente tener en serio problemas y de ansiedad, siempre es común que los psicólogos tengan que estar presente para tener en cuenta que no pueden hacerlo bien a la gente  |
  | abogado: cuanto dinero ganas al año?            | No gano tanto dinero que gano, pero si de hecho gano minimo 40 mil pesos al mes.  |
  | ciencias: cuando dinero ganas al año?            | No gano ahí mucho más de un año.  |
  | medico: cuando dinero ganas al año?           | No gano dinero, gano minimo 40 dlrs x hora (minimo tengo 12-18 y tengo unos 34 dlr)  |
  | profesor: cuando dinero ganas al año?              | Literalmente cuando son almuerzos y minimo y no tenes idea  |
  | jefe: qué me recomiendas hacer?            | Actividades placentales, hacer ejercicios y enfrentar a las emergencias  |
  
  
  # Parámetros usados en el entrenamiento
  ```
  model_args.num_train_epochs = 10
  model_args.overwrite_output_dir = True
  model_args.fp16 = False
  model_args.use_multiprocessing = False
  model_args.use_multiprocessing_for_evaluation = False
  model_args.use_multiprocessed_decoding = False
  model_args.learning_rate=0.001
  model_args.train_batch_size = 8
  model_args.eval_batch_size = 8
  model_args.adafactor_beta1 = 0
  model_args.length_penalty=1.5
  model_args.max_length=100
  model_args.max_seq_length = 100
  ```