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Hugging Face Text Generation
# Descripción
Proyecto de generación de texto con modelos transformer de Hugging Face. Explora modelos generativos como GPT-2, Llama 2 y Mistral-7B, y compara las diferentes estrategias de decodificación: greedy search, beam search, sampling with temperature, top-k sampling y top-p (nucleus) sampling. Analiza cómo cada estrategia afecta la calidad del texto generado (fluidez, diversidad, coherencia). Incluye ejemplos de generación condicional (prompt engineering), configuración de parámetros (max_length, repetition_penalty, no_repeat_ngram_size) y evaluación de perplejidad (perplexity) como métrica de calidad.
# Características principales
$ Modelos generativos: GPT-2, Llama 2, Mistral-7B
$ Estrategias de decodificación: greedy, beam search, sampling
$ Temperatura, top-k y top-p (nucleus sampling) ajustables
$ Generación condicional con prompt engineering
$ Configuración avanzada: repetition_penalty, no_repeat_ngram_size
$ Evaluación de calidad con perplejidad (perplexity)
# Galería
# Tecnologías utilizadas
