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@@ -2,26 +2,11 @@ import gradio as gr
 
 title = "RoBERTa, tengo una pregunta"
 description = "Modelo tipo RoBERTa pre-entrenado por BSC-TeMU con la base de datos de la Bibliotecha Nacional de España y fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question-Answering Corpus)."
-examples = [
-    ["¡Hola, mundo! Somos NLP en ES 🤗 la comunidad de hispanohablantes de la iniciativa “Languages at HuggingFace” y queremos democratizar el NLP en nuestro idioma. Somos una red internacional y nuestro objetivo es crear y compartir recursos que posibiliten y aceleren el avance del NLP en español.", "¿Quiénes somos?"]
-]
-article = """
-<p style="text-align: center">
-    NLP en ES 🤗 | <a target=”_blank” href="https://nlp-en-es.org"> nlp-en-es.org </a>
-</p>
-"""
+
 
 gr.Interface.load(
-    name="huggingface/nlp-en-es/roberta-base-bne-finetuned-sqac",
-    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto", lines=5), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")],   
-    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
+    name="huggingface/OpenAssistant/falcon-7b-sft-mix-2000",   
     title=title,
-    description=description,
-    article=article,
-    examples=examples,
-    theme="huggingface",
-    allow_screenshot=True,
-    allow_flagging=True,
-    flagging_dir="flagged",
+    description=description,    
     enable_queue=True
 ).launch()