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-language:
-- en
+language: es
 license: apache-2.0
 tags:
 - text-generation-inference
 - transformers
-- unsloth
 - gemma
-- trl
-base_model: avacaondata/leniachat-2b-instruct-es-v0
+- chat
+- qa
+- multi-task-learning
+- instruction-tuning
+base_model: google/gemma-2b
 ---
 
-# Uploaded  model
+# Modelo LenguajeNatural.AI Chat e Instrucciones 2B
 
-- **Developed by:** avacaondata
-- **License:** apache-2.0
-- **Finetuned from model :** avacaondata/leniachat-2b-instruct-es-v0
+## Desarrollado por
 
-This gemma model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
+Este modelo ha sido desarrollado por **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.
 
-[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+## Licencia
+
+Este modelo se distribuye bajo la licencia Apache 2.0.
+
+## Modelo Base
+
+Este modelo se ha afinado a partir de `avacaondata/leniachat-2b-instruct-es-v0`, incorporando características avanzadas para una mejor generación de texto y comprensión en tareas de chat e instrucciones.
+
+## Idioma
+
+El modelo ha sido entrenado exclusivamente en español, con el objetivo de maximizar su efectividad en aplicaciones destinadas a usuarios de habla hispana.
+
+## Entrenamiento
+
+El modelo se ha entrenado en tres fases distintas para asegurar un rendimiento óptimo en una amplia gama de tareas:
+
+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.
+
+## Usos Intendidos y Limitaciones
+
+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.
+
+## ¿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_length=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 una mejora significativa en la generación de texto y la comprensión de instrucciones en español. Los detalles específicos de la evaluación están disponibles en nuestro repositorio.
+
+## 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.
+
+## Futuras Versiones
+Planeamos continuar mejorando este modelo y lanzar versiones futuras con capacidades ampliadas. Mantente atento a nuestras actualizaciones.