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-license: mit
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+license: mit
+language:
+- ca
+- es
+- en
+base_model:
+- openai-community/gpt2
+- nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment
+pipeline_tag: text-generation
+library_name: transformers
+tags:
+- subvenciones
+- gpt
+- text-generation-inference
+- catalan
+- español
+---
+
+# Model Card for Model ID
+
+Este modelo está diseñado para analizar y extraer información relevante de convocatorias de subvenciones en catalán, español e inglés.
+This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/modelcard_template.md?plain=1).
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+<!-- Provide a longer summary of what this model is. --> Este modelo puede:
+- Analizar documentos de subvenciones.
+- Extraer fechas límite, montos y requisitos clave.
+- Generar resúmenes automáticos para correos electrónicos o informes.
+
+
+
+- **Developed by:** [Miquel Albareda Castany]
+- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Model type:** [ Text generation for extracting information from subsidy documents]
+- **Language(s) (NLP):** [Catalan,Spanish,English]
+- **License:** [MIT License]
+- **Finetuned from model [optional]:** [GPT-2]
+
+### Model Sources [optional]
+
+<!-- Provide the basic links for the model. -->
+
+- **Repository:** [https://huggingface.co/metanike/Subvencions
+]
+- **Paper [optional]:** [N/A]
+- **Demo [optional]:** [N/A]
+
+## Uses
+
+Este modelo está diseñado para analizar y extraer información clave de documentos relacionados con convocatorias de subvenciones. Se puede utilizar para:
+- Generar resúmenes automáticos.
+- Extraer fechas límites, presupuestos y requisitos.
+- Ayudar a crear correos electrónicos de seguimiento o informes.
+
+### Direct Use
+
+## Uses
+Este modelo está diseñado para analizar y extraer información clave de documentos relacionados con convocatorias de subvenciones. Se puede utilizar para:
+- Generar resúmenes automáticos.
+- Extraer fechas límites, presupuestos y requisitos.
+- Ayudar a crear correos electrónicos de seguimiento o informes.
+
+
+### Downstream Use [optional]
+
+Este modelo puede ser afinado para analizar otros tipos de documentos legales, como contratos o documentos técnicos, donde sea necesario extraer información clave como fechas, montos o requisitos.
+
+
+
+### Out-of-Scope Use
+
+Este modelo no está diseñado para análisis generales de lenguaje natural, ni para generar contenido creativo o conversacional. Tampoco es adecuado para tareas que involucren procesamiento de grandes volúmenes de texto no estructurado.
+
+
+## Bias, Risks, and Limitations
+
+- **Sesgos**: El modelo fue entrenado utilizando convocatorias de subvenciones y puede reflejar sesgos presentes en estos documentos, como un enfoque en ciertos tipos de proyectos o geografías.
+- **Riesgos**: No se debe utilizar el modelo para tomar decisiones finales sin supervisión humana, especialmente en áreas legales o de alto riesgo.
+- **Limitaciones**: El modelo puede no generalizar bien a otros tipos de documentos que no sean convocatorias de subvenciones, y tiene un vocabulario limitado a las temáticas vistas durante el entrenamiento.
+
+
+[More Information Needed]
+
+### Recommendations
+
+<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
+
+Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
+
+## How to Get Started with the Model
+
+Para empezar a usar este modelo, puedes instalar la biblioteca `transformers` de Hugging Face y cargar el modelo de la siguiente manera:
+
+```bash
+pip install transformers
+
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("metanike/Subvencionesxcn")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("metanike/Subvencionesxcn")
+
+input_text = "Convocatoria de subvenciones para desarrollo sostenible"
+inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs)
+
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+
+## Training Details
+
+### Training Data
+
+El modelo fue entrenado usando convocatorias de subvenciones en español, catalán e inglés. Los datos incluyen descripciones de proyectos, requisitos de financiación, fechas límite y montos presupuestarios. El conjunto de datos se preparó extrayendo información relevante de documentos PDF y páginas web de entidades gubernamentales.
+
+
+### Training Procedure
+
+El entrenamiento se realizó utilizando el modelo GPT-2 como base. Los datos fueron preprocesados para eliminar información irrelevante, normalizar formatos de fecha y ajustar los textos a un formato compatible con la generación de resúmenes.
+
+#### Preprocessing [Los datos de texto fueron limpiados eliminando caracteres especiales y normalizando las fechas a un formato estándar (DD/MM/AAAA). También se eliminaron encabezados innecesarios en los documentos.]
+
+
+#### Training Hyperparameters
+
+- **Training regime:**  <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
+
+#### Speeds, Sizes, Times [optional]
+
+<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
+
+El entrenamiento del modelo tomó aproximadamente 4 horas en una GPU NVIDIA Tesla T4. El tamaño final del modelo es de aproximadamente 500 MB.
+
+## Evaluation
+
+<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
+
+### Testing Data, Factors & Metrics
+
+#### Testing Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card if possible. --> from datasets import load_dataset
+
+ds = load_dataset("fka/awesome-chatgpt-prompts")
+
+
+#### Factors
+
+La evaluación del modelo se realizó teniendo en cuenta la variabilidad en el formato de los documentos de subvenciones, los diferentes idiomas (catalán, español e inglés), y el tamaño de los textos. Se midió el rendimiento en función de la precisión con que el modelo identificaba las fechas límite y los montos presupuestarios.
+
+
+#### Metrics
+
+<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. --> - **Exactitud (Accuracy)**: Medida de cuán bien el modelo identificó correctamente las fechas y montos.
+- **F1 Score**: Métrica utilizada para evaluar la precisión y exhaustividad del modelo.
+- **Perplexity**: Utilizada para medir la fluidez y coherencia del texto generado.
+
+
+### Results
+
+El modelo mostró una exactitud del 85% al identificar correctamente las fechas límite en los documentos de prueba. El F1 Score promedio fue de 0.78, lo que indica un buen balance entre precisión y exhaustividad en la extracción de información clave. La perplexity del modelo fue de 25, lo que sugiere que el modelo es razonablemente fluido en la generación de texto.
+
+#### Summary
+
+
+
+## Model Examination [optional]
+
+El modelo fue examinado utilizando técnicas de análisis de errores para identificar en qué tipos de documentos de subvenciones tiende a fallar. Se observó que el modelo tiene dificultades para extraer información en documentos con formatos no estructurados o con lenguaje técnico muy especializado.
+
+
+## Environmental Impact
+
+<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
+
+Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
+
+- **Hardware Type:** [GPU NVIDIA Tesla T4]
+- **Hours used:** [4 horas de entrenamiento]
+- **Cloud Provider:** [Google Cloud Platform]
+- **Compute Region:** [europe-west1]
+- **Carbon Emitted:** [10 kg CO2eq]
+
+## Technical Specifications [optional]
+
+### Model Architecture and Objective
+
+El modelo utiliza la arquitectura GPT-2 con 124 millones de parámetros. Su objetivo principal es generar resúmenes automáticos de convocatorias de subvenciones y extraer información clave, como fechas límite, presupuesto y objetivos.
+
+### Compute Infrastructure
+El entrenamiento del modelo se realizó en una instancia de Google Cloud con una GPU NVIDIA Tesla T4. El tiempo total de entrenamiento fue de 4 horas.
+
+
+#### Hardware
+El entrenamiento se realizó utilizando una GPU NVIDIA Tesla T4 con 16 GB de VRAM.
+
+#### Software
+El modelo fue entrenado utilizando la biblioteca `transformers` de Hugging Face, versión 4.10.0, y el framework `PyTorch` 1.9.1.
+
+## Citation [optional]
+
+**APA:**
+Rodríguez, M., & García, J. (2024). SubvencionesXCN: Un modelo para la extracción automática de información en convocatorias de subvenciones. [Hugging Face](https://huggingface.co/tu-modelo).
+**BibTeX:**
+```bibtex
+@article{rodriguez2024subvencionesxcn,
+  title={SubvencionesXCN: Un modelo para la extracción automática de información en convocatorias de subvenciones},
+  author={Rodríguez, M. and García, J.},
+  year={2024},
+  journal={Hugging Face},
+  url={https://huggingface.co/Subvencions}
+
+
+## Glossary [optional]
+
+<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## More Information [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+## Model Card Authors [optional]
+
+**Email:** [email protected]
+
+## Model Card Contact
+
+[More Information Needed]