GPT-J (6b): how to properly formulate autocomplete prompts - jupyter-notebook

Question

I'm new to the AI playground and for this purpose I'm experimenting with the GPT-J (6b) model on an Amazon SageMaker notebook instance (g4dn.xlarge). So far, I've managed to register an endpoint and run the predictor but I'm sure I'm making the wrong questions or I haven't really understood how the model parameters work (which is probable).
This is my code:
# build the prompt
prompt = """
language: es
match: comida
topic: hoteles en la playa todo incluido
output: ¿Sabes cuáles son los mejores Hoteles Todo Incluido de España? Cada vez son
más los que se suman a la moda del Todo Incluido para disfrutar de unas perfectas y
completas vacaciones en familia, en pareja o con amigos. Y es que con nuestra oferta
hoteles Todo Incluido podrás vivir unos días de auténtico relax y una estancia mucho
más completa, ya que suelen incluir desde el desayuno, la comida y la cena, hasta
cualquier snack y bebidas en las diferentes instalaciones del hotel. ¿Qué se puede
pedir más para relajarse durante una perfecta escapada? A continuación, te
presentamos los mejores hoteles Todo Incluido de España al mejor precio.
language: es
match: comida
topic: hoteles en la playa todo incluido
output:
"""
# set the maximum token length
maximum_token_length = 25
# set the sampling temperature
sampling_temperature = 0.6
# build the predictor arguments
predictor_arguments = {
"inputs": prompt,
"parameters": {
"max_length": len(prompt) + maximum_token_length,
"temperature": sampling_temperature
}
}
# execute the predictor with the prompt as input
predictor_output = predictor.predict(predictor_arguments)
# retrieve the text output
text_output = predictor_output[0]["generated_text"]
# print the text output
print(f"text output: {text_output}")
My problem is I try to get a different response using the same parameters but I get nothing. It just repeats my inputs with an empty response so I'm definitely doing something wrong although the funny thing is I actually get a pretty understandable text output if I throw the same input with the same sampling temperature on the OpenAI playground (on text-davinci-003).
Can you give me a hint on what am I doing wrong? Oh, and another question is: How can I specify something like 'within the first 10 words' for a keyword match?