Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline, set_seed
 
-# Garante um resultado mais consistente
 set_seed(42)
 
-# Modelos em português
+# Modelos de texto em português
 modelo_1 = pipeline("text-generation", model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese")
-modelo_2 = pipeline("text-generation", model="neuralmind/gpt2-medium-portuguese")
+modelo_2 = pipeline("text-generation", model="pierreguillou/gpt2-base-cased-pt")
 
-# Função que avalia as respostas (escolhe a mais longa, por simplicidade)
+# Função avaliadora simples
 def avaliar_respostas(resposta1, resposta2):
     if len(resposta1) > len(resposta2):
-        return f"Resposta escolhida do Modelo 1:\n\n{resposta1}"
+        return f"Resposta do Modelo 1:\n\n{resposta1}"
     else:
-        return f"Resposta escolhida do Modelo 2:\n\n{resposta2}"
+        return f"Resposta do Modelo 2:\n\n{resposta2}"
 
-# Função principal
+# Função principal do chatbot
 def responder(prompt):
     resp1 = modelo_1(prompt, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
     resp2 = modelo_2(prompt, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
@@ -26,9 +25,7 @@ def responder(prompt):
 gr.Interface(
     fn=responder,
     inputs=gr.Textbox(label="Digite sua pergunta"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Resposta escolhida"),
-    title="Chatbot em Português - FMU",
-    description="Dois modelos em português geram respostas; o melhor é exibido."
+    outputs=gr.Textbox(label="Resposta gerada"),
+    title="Chatbot em Cascata - Português",
+    description="Dois modelos respondem em português. A melhor resposta é exibida."
 ).launch()
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