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@@ -175,7 +175,7 @@ from transformers import pipeline
175
  from datasets import load_dataset
176
 
177
  generator = pipeline(model="google/gemma-2b-it",device_map="auto")
178
- dataset = load_dataset("somosnlp/Resumen_Noticias_Clickbait",split="test")
179
 
180
  outputs = generator(dataset[0]["prompt"], return_full_text=False,max_length=4096)
181
  print(outputs)
@@ -183,10 +183,10 @@ print(outputs)
183
 
184
  El dataset incluye los siguientes campos:
185
  - **ID**: id del ejemplo
186
- - **summary**: Resumen escrito por un humano
187
- - **prompt**: Prompt listo para servir de input a un modelo de lenguaje
188
- - **headline**: Titular del artículo
189
- - **body**: Texto del artículo, obtenido del HTML.
190
 
191
  # Evaluación masiva de Modelos de Lenguaje
192
 
 
175
  from datasets import load_dataset
176
 
177
  generator = pipeline(model="google/gemma-2b-it",device_map="auto")
178
+ dataset = load_dataset("somosnlp/NoticIA-it",split="test")
179
 
180
  outputs = generator(dataset[0]["prompt"], return_full_text=False,max_length=4096)
181
  print(outputs)
 
183
 
184
  El dataset incluye los siguientes campos:
185
  - **ID**: id del ejemplo
186
+ - **titular**: Titular del artículo
187
+ - **respuesta**: Resumen escrito por un humano
188
+ - **pregunta**: Prompt listo para servir de input a un modelo de lenguaje
189
+ - **texto**: Texto del artículo, obtenido del HTML.
190
 
191
  # Evaluación masiva de Modelos de Lenguaje
192