Update README.md

README.md

@@ -16,10 +16,10 @@ library_name: transformers
 # Проект: Чат-бот с использованием модели ruT5-base для ответов на вопросы
 
 ## Описание
-Этот проект представляет собой систему, которая использует предобученную модель **ruT5-base** для генерации ответов на вопросы, основанных на предоставленном контексте. Мы дообучаем модель на датасете SberQUAD, адаптируя её для задач вопросно-ответного взаимодействия на русском языке.
+Этот проект представляет собой систему, которая использует предобученную модель **ruT5-base** для генерации ответов на вопросы, основанных на предоставленном контексте. Я дообучаю модель на датасете SberQUAD, адаптируя её для задач вопросно-ответного взаимодействия на русском языке.
 
 ## Датасет
-Мы используем датасет [SberQUAD](https://huggingface.co/datasets/kuznetsoffandrey/sberquad), который содержит примеры вопросов и ответов на них в контексте различных текстов. Датасет разбит на тренировочные, валидационные и тестовые части.
+Я использую датасет [SberQUAD](https://huggingface.co/datasets/kuznetsoffandrey/sberquad), который содержит примеры вопросов и ответов на них в контексте различных текстов. Датасет разбит на тренировочные, валидационные и тестовые части.
 
 ## Архитектура модели
 В качестве базовой модели используется [ruT5-base](https://huggingface.co/ai-forever/ruT5-base) — Encoder-Decoder модель, оптимизированная для задач на русском языке. Модель была дополнительно дообучена на кастомных данных для улучшения генерации ответов на основе предоставленного контекста.
@@ -48,7 +48,9 @@ eval_steps=300,
 learning_rate=3e-5,
 predict_with_generate=False,
 generation_max_length=64
+```
 
+К сожалению, мне не хватило вычислительного времени на Google Collab, поэтому модель была обучена только на одной эпохе с ~1416 шагами.
 ## Результаты обучения
 
 | Шаг | Loss на обучении | Loss на валидации | Sbleu | Chr F | Rouge1 | Rouge2 | Rougel |