Fine-tuning:
Se utilizó el dataset somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuba-literature-dataset para hacer fine-tuning del modelo gia-uh/cecilia-2b-instruct-v1.
📊 Resultados de Evaluación
| Categoría | Métrica | Resultado | Referencia |
|---|---|---|---|
| Razonamiento de Sentido Común | COPA-ES acc | 100.0 | 72.8 |
| Razonamiento de Sentido Común | XStoryCloze-ES acc | 0.0 | 64.7 |
| Inferencia de Lenguaje Natural (NLI) | WNLI-ES acc | 100.0 | 56.3 |
| Inferencia de Lenguaje Natural (NLI) | XNLI-ES acc | 100.0 | 44.7 |
| Preguntas y Respuestas (QA) | OpenBookQA-ES acc | 100.0 | 31.4 |
| Preguntas y Respuestas (QA) | XQuAD-ES acc | 90.0 | 57.6 |
| Traducción | FLORES-ES bleu | 7.8 | 20.1 |
Perplejidad:
Modelo base: 49.98
Modelo fine-tuneado: 35.11
Mejora: 29.8%
Participantes del equipo Patriae en SomosNLP 2026:
- Carlos Luis Barnés Infante (https://huggingface.co/blacknoize404)
- Yisel Clavel Quintero (https://huggingface.co/clavel)
- Dionis Lopez (https://huggingface.co/inoid)
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Model tree for Patriae/patriae-cuban-dialect-model
Base model
BSC-LT/salamandra-2b Finetuned
gia-uh/cecilia-2b-v0.1 Quantized
gia-uh/cecilia-2b-instruct-v1