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@@ -193,7 +193,7 @@ training_args = TrainingArguments(
     warmup_ratio=0.1,                              # Porcentaje de pasos de calentamiento (warmup) sobre el total de pasos de entrenamiento
     weight_decay=0.1,                              # Regularización para evitar overfitting penalizando grandes pesos
     lr_scheduler_type="cosine",                    # Tipo de scheduler para modificar la tasa de aprendizaje (coseno en este caso)
-    fp16=True,                                     # Usa precisión mixta (float16) para acelerar entrenamiento si hay soporte (ej. en GPUs)
+    #fp16=True,                                     # Usa precisión mixta (float16) para acelerar entrenamiento si hay soporte (ej. en GPUs)
     evaluation_strategy="steps",
     eval_steps=50,                                 # Evalúa el modelo cada 50 pasos de entrenamiento
     save_strategy="steps",