Crear clase con los parametros de entrenamiento para realizar experimentos

[jrg1013]

Objetivo Crear una clase con parámetros de entrenamiento personalizables para facilitar la realización de experimentos con el modelo de chatbot basado en Large Language Models (LLM) y Retrieval-augmented Generation (RAG).

Tareas

• Diseño de la Clase: Definir la estructura y atributos de la clase que permitirá configurar los parámetros de entrenamiento del modelo.
• Parámetros Personalizables: Identificar los parámetros clave que deben ser ajustables, como el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje, el número de épocas, entre otros.
• Documentación: Proporcionar documentación detallada sobre el propósito y el uso de cada parámetro, asegurando una comprensión clara para los usuarios.
• Integración con Experimentos: Asegurar que la clase sea fácilmente integrable con scripts de experimentos para evaluar diferentes configuraciones de entrenamiento.

Criterios de Éxito

• Flexibilidad: La clase debe ofrecer flexibilidad para ajustar diversos parámetros de entrenamiento según las necesidades específicas de los experimentos.
• Usabilidad: La documentación debe ser exhaustiva y comprensible, permitiendo a los usuarios utilizar la clase de manera efectiva sin ambigüedades.
• Integración Exitosa: La clase debe integrarse sin problemas en los experimentos existentes, mostrando coherencia en los resultados obtenidos con diversas configuraciones de parámetros.