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@@ -78,10 +78,7 @@ El modelo demostr贸:
78
  3. L铆mite de 512 tokens en el modelo
79
 
80
  **Mejoras propuestas**:
81
- - [] A帽adir preprocesamiento con lematizaci贸n en espa帽ol
82
- - [] Implementar ensemble con BETO (modelo en espa帽ol)
83
- - [] Crear sistema de feedback para mejorar el modelo
84
- - [] Optimizar el tokenizador para textos largos
85
-
86
- El despliegue final requiri贸 3 iteraciones para ajustar los umbrales de confianza y mejorar los mensajes de error. La aplicaci贸n est谩 operativa pero beneficiar铆a de un fine-tuning con datos en espa帽ol para aumentar su precisi贸n.
87
-
 
78
  3. L铆mite de 512 tokens en el modelo
79
 
80
  **Mejoras propuestas**:
81
+ - A帽adir preprocesamiento con lematizaci贸n en espa帽ol
82
+ - Implementar ensemble con BETO (modelo en espa帽ol)
83
+ - Crear sistema de feedback para mejorar el modelo
84
+ - Optimizar el tokenizador para textos largos