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@@ -22,8 +22,8 @@ for i in range(len(df)):
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  context_data.append(context)
23
 
24
  # Crea el tokenizer y el modelo de Llama-2
25
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
26
- model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
27
 
28
  # Crea un pipeline para la generaci贸n de texto
29
  llm = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
22
  context_data.append(context)
23
 
24
  # Crea el tokenizer y el modelo de Llama-2
25
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama-3.3-70b-versatile")
26
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llama-3.3-70b-versatile")
27
 
28
  # Crea un pipeline para la generaci贸n de texto
29
  llm = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)