Update README.md

README.md

@@ -16,7 +16,7 @@ tags:
 ---
 
 <h4>
-  <i class="highlight-container"><b class="highlight">jerteh-125</b></i> — 
+  <i class="highlight-container"><b class="highlight">jerteh-81</b></i> — 
 BERT model specijalno obučen za srpski jezik.</h4>
 
 <img src="cover.png" class="cover">
@@ -35,7 +35,7 @@ BERT model specijalno obučen za srpski jezik.</h4>
 
 <ul style="font-weight:bold">
     <li>Vektorizuje reči, ili dopunjava nedostajuće reči u tekstu</li>
-    <li>Zasnovan na RoBERTa-base arhitekturi, 125 miliona parametara</li>
+    <li>Zasnovan na RoBERTa-base arhitekturi, 81 milion parametara</li>
     <li>Obučavan na korpusu srpskog jezika veličine 4 milijarde tokena</li>
     <li>Među najboljim rezultatima u modelovanju maskiranog jezika za srpski!</li>
     <li>Jednaka podrška unosa i na ćirilici i na latinici!</li>
@@ -51,7 +51,7 @@ kao i korpus [PDRS 1.0](https://www.clarin.si/repository/xmlui/handle/11356/1752
 
 ```python
 >>> from transformers import pipeline
->>> generator = pipeline('fill-mask', model='jerteh/jerteh-125')
+>>> generator = pipeline('fill-mask', model='jerteh/jerteh-81')
 >>> unmasker("Kada bi čovek znao gde će pasti on bi<mask>.")
 ```
 
@@ -67,8 +67,8 @@ kao i korpus [PDRS 1.0](https://www.clarin.si/repository/xmlui/handle/11356/1752
 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
 >>> from torch import LongTensor, no_grad
 >>> from scipy import spatial
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jerteh/jerteh-125')
->>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('jerteh/jerteh-125', output_hidden_states=True)
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jerteh/jerteh-81')
+>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('jerteh/jerteh-81', output_hidden_states=True)
 >>> x = " pas"
 >>> y = " mačka"
 >>> z = " svemir"