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 ## Descripción
 
-Modelo de embeddings para detectar la similitud entre dos frases, especializado en refranes de habla hispana. 
+La evaluación de un modelo del lenguaje es una tarea de investigación porque las soluciones propuestas no son perfectas:
+
+- **Las métricas convencionales** (BLEU,BERTScore ...) son muy rígidas en cuanto a la representación de la palabra y fallan en alinearse con las preferencias humanas.
+- **LLM-as-judge** (RAGAS,DeepEval...) las soluciones que delegan la evaluación en un LLM tienen el problema de que dos ejecuciones consecutivas no dan el mismo valor en sus métricas.
+
+La presente propuesta pasa por quedarnos con lo mejor de los dos mundos: preditibilidad y flexibilidad en la elección de palabras. Para ello hemos propuesto evaluar la distancia coseno con un modelo de embeddings especializado.
+
+Nos hemos concentrado en detectar si un modelo del lenguaje tiene dominio sobre los refranes de habla hispana. Por ello presentamos un modelo de embeddings para detectar la similitud entre dos frases, especializado en refranes de habla hispana. 
 
 Entrenado con refranes españoles y su significado. 
 Empleando el dataset [es-paremias-variantes-antonimos](https://huggingface.co/datasets/somosnlp-hackathon-2025/es-paremias-variantes-antonimos) se calcula el coeficiente de Pearson para medir el alineamiento con las preferencias humanas, en este caso, tener conocimiento de refranes de habla hispana.
 
-Los coeficientes son:
+Los coeficientes de los modelos estudiados para esta tarea son:
 <table>
   <tr>
     <th>Modelo</th>
@@ -19,6 +26,10 @@ Los coeficientes son:
     <td>Multilingual E5 - instruct </td>
     <td>0.17</td>
   </tr>
+  <tr>
+    <td>Multilingual E5 </td>
+    <td>0.21</td>
+  </tr>
   <tr>
     <td>Cohere embed -v4.0 dim 256 </td>
     <td>0.67</td>
@@ -33,17 +44,19 @@ Los coeficientes son:
   </tr>
   <tr>
     <td>Cohere embedd multilingual v3.0-light dim 384 </td>
-    <td><b>0.72</b></td>
+    <td><b>0.72*</b></td>
   </tr>
   <tr>
     <td>Cohere embedd multilingual v3.0-light dim 1024 </td>
     <td><b>0.70</b></td>
   </tr>
   <tr>
-    <td>Multilingual E5 refranes </td>
+    <td>Multilingual E5 refranes (actual)</td>
     <td><b>0.40</b></td>
   </tr>
 </table>
+
+
 ---
 tags:
 - sentence-transformers