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Patriae/patriae-cuban-dialect-model

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Model Card

Se utilizó el dataset somosnlp-hackathon-2026/patriae-cuba-literature-dataset para hacer fine-tuning del modelo gia-uh/cecilia-2b-instruct-v1.

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%