Update app2.py

app2.py

@@ -8,7 +8,7 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 # CONFIGURAÇÕES DO MODELO LOCAL
 # -------------------------------------
 MODEL_NAME = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
-DATASET_REPO = "caarleexx/AM"
+DATASET_REPO = "caarleexx/AM1"
 LOCAL_DATA_FILE = "data.json"
 
 print("[LOG] Carregando modelo...")
@@ -29,7 +29,7 @@ generator = pipeline(
 # FUNÇÃO: gerar pergunta + N opções
 # -------------------------------------
 def gerar_pergunta_e_opcoes():
-    N = random.randint(2, 6)  # número aleatório de alternativas
+    N = random.randint(1, 3)  # número aleatório de alternativas
     prompt = (
         f"Crie uma pergunta curta. "
         f"A pergunta deve ter exatamente {N} respostas possíveis, todas bem diferentes entre si."
@@ -45,7 +45,7 @@ def gerar_pergunta_e_opcoes():
 # -------------------------------------
 def gerar_resposta(pergunta):
     print(f"[LOG] Gerando resposta principal...")
-    resp = generator(f"Pergunta: {pergunta}\nResponda de forma curta e direta.")[0]["generated_text"]
+    resp = generator(f"{pergunta}\nResponda de forma curta e direta.")[0]["generated_text"]
     return resp
 
 # -------------------------------------
@@ -53,9 +53,9 @@ def gerar_resposta(pergunta):
 # -------------------------------------
 def gerar_alternativas(pergunta, N):
     prompt = (
-        f"Pergunta: {pergunta}\n"
+        f"{pergunta}\n"
         f"Liste {N} respostas possíveis, todas diferentes entre si, "
-        f"sem justificativas. Apenas a lista."
+        f"sem justificativas. a rssposta deve conter Apenas a lista."
     )
 
     print(f"[LOG] Gerando {N} alternativas divergentes...")
@@ -90,7 +90,7 @@ def divergencia(resposta_principal, alternativas):
 def gerar_explicacao(pergunta):
     prompt = (
         f"Explique, de forma detalhada, por que a pergunta abaixo pode gerar respostas tão diferentes:\n"
-        f"{pergunta}"
+        f"{pergunta} a sus respista deve ser clara para detalhsr conexao das a rsposra sem explicação ou justificativa"
     )
 
     print("[LOG] Gerando explicação...")
@@ -133,11 +133,11 @@ def loop_geracao(qtd=10):
         explicacao = gerar_explicacao(pergunta)
 
         novo_registro = {
-            "pergunta": pergunta,
-            "resposta": resposta,
-            "alternativas": alternativas,
-            "divergencias": divergencias,
-            "explicacao": explicacao
+            pergunta,
+            resposta,
+            alternativas,
+            divergencias,
+            explicacao
         }
 
         print("[LOG] Adicionando exemplo ao dataset...")