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+language: es
+license: apache-2.0
+tags:
+- text-generation-inference
+- transformers
+- gemma
+- chat
+- qa
+- multi-task-learning
+- instruction-tuning
+base_model: google/gemma-2b
+
+---
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+![](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeiuCm7c8lEwEJuRey9kiVZsRn2W-b4pWlu3-X534V3YmVuVc2ZL-NXg2RkzSOOS2JXGHutDuyyNAUtdJI65jGTo8jT9Y99tMi4H4MqL44Uc5QKG77B0d6-JfIkZHFaUA71-RtjyYZWVIhqsNZcx8-OMaA?key=xt3VSDoCbmTY7o-cwwOFwQ)
+
+# QuantFactory/leniachat-gemma-2b-v0-GGUF
+This is quantized version of [LenguajeNaturalAI/leniachat-gemma-2b-v0](https://huggingface.co/LenguajeNaturalAI/leniachat-gemma-2b-v0) created using llama.cpp
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+# Original Model Card
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+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/61f333df8f26cc42dc587011/KX0yrpzeH2x3M4FWyx40Y.png)
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+# Modelo LenguajeNatural.AI Chat e Instrucciones 2B
+
+## Desarrollado por
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+Este modelo ha sido desarrollado por [**LenguajeNatural.AI**](https://lenguajenatural.ai/), con el objetivo de proporcionar a la comunidad de habla hispana herramientas avanzadas para la generación de texto, chat e instrucciones. Es el primero de una serie de modelos que planeamos lanzar.
+
+## Licencia
+
+Este modelo se distribuye bajo la licencia Apache 2.0.
+
+## Modelo Base
+
+Este modelo se ha afinado a partir de `google/gemma-2b`, incorporando características avanzadas para una mejor generación de texto y comprensión en tareas de chat e instrucciones en español.
+
+## Idioma
+
+El modelo ha sido entrenado exclusivamente en español, con el objetivo de maximizar su efectividad en aplicaciones destinadas a usuarios de habla hispana.
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+## Entrenamiento
+
+El modelo se ha entrenado en tres fases distintas para asegurar un buen rendimiento en una amplia gama de tareas:
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+1. **Aprendizaje multi-tarea en español**: Utilizando múltiples conjuntos de datos supervisados para un entrenamiento al estilo FLAN.
+2. **Entrenamiento de instrucciones de alta calidad**: Afinando el modelo para entender y generar respuestas a instrucciones complejas.
+3. **Entrenamiento de chat y QA abstractivo**: Optimizando el modelo para conversaciones fluidas y la generación de respuestas a preguntas abstractas.
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+En las 3 fases se ha llevado a cabo el entrenamiento gracias a nuestra librería [autotransformers](https://github.com/lenguajenatural-ai/autotransformers).
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+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/61f333df8f26cc42dc587011/LbzqllY6iX7IHhqXx4qeA.png)
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+## Tamaño máximo de secuencia
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+El tamaño máximo de secuencia para este modelo es de 8192 tokens.
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+## Usos y Limitaciones
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+Este modelo está diseñado para ser utilizado en aplicaciones de generación de texto, chatbots, y asistentes virtuales en español. Aunque ha sido entrenado para minimizar sesgos y errores, recomendamos evaluar su desempeño en su contexto específico de uso. Los usuarios deben ser conscientes de las limitaciones inherentes a los modelos de lenguaje y utilizar este modelo de manera responsable.
+Además, debe tenerse en cuenta que el modelo base es de únicamente 2b parámetros, por lo que este modelo comparte las limitaciones inherentes a los modelos de ese tamaño.
+
+## ¿Cómo empezar?
+
+Puedes empezar a utilizar este modelo a través de la API de Hugging Face o integrarlo en tus aplicaciones utilizando la biblioteca `transformers`. Aquí tienes un ejemplo de cómo cargar el modelo:
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+
+model_name = "LenguajeNaturalAI/leniachat-gemma-2b-v0"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Generar texto
+messages = [
+  {"role": "system", "content": "Eres un asistente que ayuda al usuario a lo largo de la conversación resolviendo sus dudas."},
+  {"role": "user", "content": "¿Qué fue la revolución industrial?"}
+]
+input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, return_tensors="pt")
+with torch.no_grad():
+  output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
+print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+## Evaluación
+Para asegurar la calidad del modelo, se ha realizado una evaluación exhaustiva en varios conjuntos de datos, mostrando un rendimiento significativo en la generación de texto y la comprensión de instrucciones en español. Los detalles específicos de la evaluación de los modelos LeNIA-Chat están disponibles en la siguiente tabla.
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/61f333df8f26cc42dc587011/5dSFtkZ6PmfoaDxBLDVvo.png)
+
+## Contribuciones
+Animamos a la comunidad a contribuir con retroalimentación, sugerencias, y mejoras para este modelo. La colaboración es fundamental para el avance de la inteligencia artificial accesible y ética.
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+## Futuras Versiones
+Planeamos continuar mejorando este modelo y lanzar versiones futuras con capacidades ampliadas. Mantente atento a nuestras actualizaciones. Puedes estar al tanto en nuestra [página web](https://lenguajenatural.ai/) o nuestra [página de LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/lenguajenatural-ai/).
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