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@@ -3,28 +3,19 @@ from transformers import pipeline, set_seed
 
 set_seed(42)
 
-# Modelos em português (funcionais e públicos)
-modelo_1 = pipeline("text-generation", model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese")
-modelo_2 = pipeline("text-generation", model="mrm8488/GPT-2-finetuned-Python-Portuguese")
+# Modelo em português 100% funcional
+modelo = pipeline("text-generation", model="pierreguillou/gpt2-small-portuguese")
 
-# Função que avalia as respostas
-def avaliar_respostas(resposta1, resposta2):
-    if len(resposta1) > len(resposta2):
-        return f"Resposta do Modelo 1:\n\n{resposta1}"
-    else:
-        return f"Resposta do Modelo 2:\n\n{resposta2}"
-
-# Função principal
+# Função do chatbot
 def responder(pergunta):
-    resp1 = modelo_1(pergunta, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
-    resp2 = modelo_2(pergunta, max_length=60, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
-    return avaliar_respostas(resp1, resp2)
+    resposta = modelo(pergunta, max_length=80, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
+    return resposta
 
 # Interface Gradio
 gr.Interface(
     fn=responder,
     inputs=gr.Textbox(label="Digite sua pergunta em português"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Resposta gerada"),
-    title="Chatbot em Português - N2 FMU",
-    description="Dois modelos geram respostas em português. A melhor é escolhida automaticamente."
+    outputs=gr.Textbox(label="Resposta do modelo"),
+    title="Chatbot GPT-2 em Português 🇧🇷",
+    description="Este chatbot responde perguntas usando o modelo GPT-2 treinado em português."
 ).launch()