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@@ -5,7 +5,7 @@ from transformers import pipeline
 import time
 import torch
 
-generate_story_pipe = pipeline("text-generation", model="openai-community/gpt2")
+generate_story_pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct")
 
 # Para medir el rendimiento de los métodos, voy a crear este decorador, que simplemente imprime en nuestra terminal el tiempo de ejecucion de los metodos que tengan los modelos y los usen, de esta manera podremos estudiar el tiempo que este cada modelo activo
 def measure_performance(func):
@@ -28,7 +28,7 @@ examples = [
 
 @measure_performance
 def generate_story(theme):
-    prompt = f"Crea una historia {theme} en español"
+    prompt = [{"role": "user", "content": f"Tell me a storie about {theme}"}]
     story = generate_story_pipe(prompt, max_length=400, num_return_sequences=1, temperature=0.7, do_sample=True, repetition_penalty=3.0, eos_token_id=generate_story_pipe.model.config.eos_token_id, pad_token_id=generate_story_pipe.model.config.pad_token_id)
     generated_story = story[0]["generated_text"]
     return generated_story