Update README.md

README.md

@@ -19,9 +19,9 @@ license: mit
 
 ## Базовый Bert для Semantic text similarity (STS) на GPU
 
-Качественная модель BERT для расчетов эмбедингов предложений на русском языке. Модель основана на [cointegrated/LaBSE-en-ru](https://huggingface.co/cointegrated/LaBSE-en-ru) - имеет аналогичный размеры контекста (512), ембединга (768) и быстродействие. Является второй и лучшей по качеству моделью в серии BERT-sts.
+Качественная модель BERT для расчетов эмбедингов предложений на русском языке. Модель основана на [cointegrated/LaBSE-en-ru](https://huggingface.co/cointegrated/LaBSE-en-ru) - имеет аналогичные размеры контекста (512), ембединга (768) и быстродействие. Является второй и лучшей по качеству моделью в серии BERT-sts.
 
-На STS и близких задачах (PI, NLI, SA, TI) для русского языка конкурирует по качеству с моделью [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) (но быстрее в 1.8 раза и меньше на 77%). Оптимальна для использования в составе RAG LLMs при инференсе на GPU.
+На STS и близких задачах (PI, NLI, SA, TI) для русского языка конкурирует по качеству с моделью [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) (но потребляет на 77% меньше памяти и быстрее на 80%). Оптимальна для использования в составе RAG LLMs при инференсе на GPU.
 
 ## Использование модели с библиотекой `transformers`: