Update README.md

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+language:
+  - "es"
+license: "apache-2.0"
+tags:
+  - "question-answering"
+  - "spanish"
+  - "ecuador"
+datasets:
+  - "Jnaranjo/EcuadorWeb-QA"
+base_model: "Qwen/Qwen-1_8B"
+---
+
 # Qwen-1.8B Ecuador QA
 
-Modelo fine-tuneado de Qwen-1.8B para responder preguntas en español sobre Ecuador.
+fine tune de Qwen-1.8B para responder preguntas en español sobre Ecuador.
 
 ## Descripción
 
@@ -8,26 +21,20 @@ Modelo fine-tuneado de Qwen-1.8B para responder preguntas en español sobre Ecua
 - **Dataset**: Jnaranjo/EcuadorWeb-QA (10,597 ejemplos)
 - **Idioma**: Español (contexto ecuatoriano)
 
-## Uso
-
-### Con Transformers
+## Uso Con Transformers
 
-```python
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Jnaranjo/fine-tuned-qwen-ecuador-qa", trust_remote_code=True)
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Jnaranjo/fine-tuned-qwen-ecuador-qa", trust_remote_code=True)
-
 if tokenizer.pad_token is None:
-    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
-
+tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
 pregunta = "¿Dónde se encuentra el estudio 108 Yoga?"
 prompt = f"Question: {pregunta}\nAnswer:"
 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.7, do_sample=True)
-respuesta = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)[len(prompt):].strip()
+respuesta = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)[len(prompt):].strip()
 print(f"Respuesta: {respuesta}")
-```
+
 
 ## Evaluación
 
@@ -36,3 +43,4 @@ El modelo ha sido entrenado específicamente para responder preguntas sobre Ecua
 ## Licencia
 
 Este modelo está basado en Qwen-1.8B y mantiene las mismas condiciones de licencia del modelo base.
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