File size: 2,098 Bytes
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language: es
license: apache-2.0
datasets:
- vmunozf/dataset
metrics:
- accuracy
tags:
- nlp
- qa
- spanish
model_type: llama
pipeline_tag: question-answering
library_name: transformers
widget:
- text: "¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados?"
---
# Dataset: vmunozf/dataset
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).
## Estructura del Dataset
El archivo contiene dos columnas principales:
- **Pregunta**: Incluye preguntas formuladas en español relacionadas con temas de interés.
- **Respuesta**: Proporciona la respuesta correspondiente a cada pregunta.
### Ejemplo de datos:
| Pregunta | Respuesta |
|-----------------------------------------------------------------|----------------------------------------|
| ¿Qué porcentaje de los recursos hídricos renovables del mundo se encuentra en América Latina y el Caribe? | 35%. |
| ¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados? | La mala gestión de los recursos hídricos. |
## Uso
Este dataset puede ser utilizado para:
1. Entrenamiento y fine-tuning de modelos de lenguaje (por ejemplo, LLaMA, GPT, BERT).
2. Pruebas de inferencia en sistemas de preguntas y respuestas.
3. Evaluación de modelos en tareas de comprensión y generación de texto en español.
### Ejemplo de uso:
```python
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="vmunozf/llama", tokenizer="vmunozf/llama")
result = qa_pipeline({
"question": "¿Cuál es la principal causa de la crisis hídrica en América Latina según los estudios mencionados?",
"context": "Según los estudios, la mala gestión de los recursos hídricos es la principal causa."
})
print(result)
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