capibara 2.1.7

CapibaraModel - Un modelo de lenguaje avanzado basado en arquitecturas modernas

CapibaraGPT-v2 🦫

Modelo de lenguaje avanzado con capacidades de interpretación semiótica y procesamiento de contexto dinámico.

🚀 Características Principales

1. Módulo Semiótico

• Interpretación Multi-nivel: Análisis literal, cultural y simbólico
• Atención Cruzada: Integración dinámica de contexto
• Polisemia Adaptativa: Pesos dinámicos por tipo de interpretación
• Métricas Sin Estado: Compatible con JAX/Flax

2. Arquitectura Modular

• Submodelos Especializados: Cada módulo con responsabilidad única
• Router Dinámico: Selección inteligente de submodelos
• Meta-loop: Aprendizaje de patrones de uso

3. Procesamiento de Contexto

• Atención Multi-cabeza: 4 cabezas de atención
• Conexiones Residuales: Mejor flujo de gradientes
• Dropout Adaptativo: Regularización por tipo de interpretación

🛠️ Instalación

# Clonar repositorio
git clone https://github.com/tu-usuario/CapibaraGPT-v2.git
cd CapibaraGPT-v2

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

📦 Dependencias Principales

jax>=0.4.13
flax>=0.7.4
transformers>=4.30.0
numpy>=1.24.0
pandas>=2.0.0

🧠 Uso del Módulo Semiótico

from capibara.sub_models.experimental.semio import SemioModule

# Inicialización
semio = SemioModule(
    hidden_size=256,
    dropout_rate=0.1,
    num_heads=4
)

# Forward pass
output = semio(
    x=input_tensor,  # [batch, seq, hidden]
    context=context_tensor,  # [batch, ctx, hidden]
    training=True
)

# Acceso a resultados
interpretations = output["interpretations"]
weights = output["weights"]
semantic = output["semantic_projection"]
metrics = output["metrics"]

🔍 Características del Módulo Semiótico

1. Interpretaciones

• Literal: Análisis directo y denotativo
• Cultural: Interpretación basada en contexto cultural
• Simbólica: Análisis simbólico y connotativo

2. Sistema de Pesos

• Proyección semántica para enriquecimiento
• Pesos dinámicos por tipo de interpretación
• Normalización mediante softmax

3. Métricas

• Score de polisemia
• Uso de contexto
• Pesos de interpretación

🎯 Ejemplos de Uso

1. Análisis Semiótico Básico

# Análisis de texto
result = semio.analyze_text("El gato negro cruzó la calle")
print(result["interpretations"])

2. Integración con Contexto

# Análisis con contexto cultural
result = semio.analyze_with_context(
    text="El gato negro cruzó la calle",
    context="En la cultura egipcia, los gatos negros..."
)

📊 Métricas y Monitoreo

El módulo registra automáticamente:

• Pesos de polisemia
• Salida de atención
• Pesos de interpretación
• Uso de contexto

🤝 Contribución

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abre un Pull Request

📝 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE.md para más detalles.

👥 Autores

• Anachroni s.coop - Desarrollo inicial - @gmarko

🙏 Agradecimientos

• Inspirado en la teoría semiótica de Umberto Eco
• Basado en arquitecturas modernas de transformers
• Integración con JAX/Flax para eficiencia computacional