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language: es |
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license: apache-2.0 |
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datasets: |
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- vmunozf/dataset |
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metrics: |
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- accuracy |
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tags: |
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- nlp |
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- qa |
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- spanish |
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model_type: llama |
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pipeline_tag: question-answering |
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library_name: transformers |
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widget: |
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- text: "¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados?" |
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# Dataset: vmunozf/dataset |
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Este dataset está diseñado para entrenar y probar modelos de lenguaje con enfoque en preguntas y respuestas en español. La información contenida está estructurada para facilitar su uso en tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). |
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## Estructura del Dataset |
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El archivo contiene dos columnas principales: |
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- **Pregunta**: Incluye preguntas formuladas en español relacionadas con temas de interés. |
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- **Respuesta**: Proporciona la respuesta correspondiente a cada pregunta. |
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### Ejemplo de datos: |
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| Pregunta | Respuesta | |
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| ¿Qué porcentaje de los recursos hídricos renovables del mundo se encuentra en América Latina y el Caribe? | 35%. | |
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| ¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados? | La mala gestión de los recursos hídricos. | |
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## Uso |
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Este dataset puede ser utilizado para: |
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1. Entrenamiento y fine-tuning de modelos de lenguaje (por ejemplo, LLaMA, GPT, BERT). |
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2. Pruebas de inferencia en sistemas de preguntas y respuestas. |
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3. Evaluación de modelos en tareas de comprensión y generación de texto en español. |
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### Ejemplo de uso: |
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```python |
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from transformers import pipeline |
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qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="vmunozf/llama", tokenizer="vmunozf/llama") |
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result = qa_pipeline({ |
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"question": "¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados?", |
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"context": "Según los estudios, la mala gestión de los recursos hídricos es la principal causa." |
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}) |
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print(result) |
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