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+language: en
+license: mit
+tags:
+- chess
+- game
+- pytorch
+- causal-lm
+datasets:
+- custom
+widget:
+- text: "1.e4"
+  example_title: "Chess Opening"
+---
+
+# tiny-gpt2-finetuned-ajem
+
+Este es un modelo de lenguaje entrenado específicamente para jugar ajedrez usando notación algebraica estándar.
+
+## Uso
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tu-usuario/tiny-gpt2-finetuned-ajem")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tu-usuario/tiny-gpt2-finetuned-ajem")
+
+# Generar siguiente movimiento
+input_text = "1.e4 e5 2.Nf3"
+inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(inputs, max_length=50, do_sample=True)
+next_move = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+```
+
+## Entrenamiento
+
+Modelo entrenado en partidas de ajedrez usando PyTorch con arquitectura Transformer personalizada.