Update README.md

README.md

@@ -16,15 +16,17 @@ language:
 - en
 base_model:
 - HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct
+metrics:
+- accuracy
 ---
 
 # Orga Dynamic (1) — Bilingual End-of-Utterance Classifier
 
-**Orga Dynamic (1)** es un adaptador LoRA (Low-Rank Adaptation) entrenado para detectar automáticamente el **fin de turno** (End of Utterance, EOU) en conversaciones de chat en **inglés** y **español**.
+**Orga Dynamic (1)** es un adaptador LoRA (Low-Rank Adaptation) entrenado para detectar automáticamente el **fin de turno** (End of Utterance, EOU) en conversaciones.
 
-- **Base model:** `HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct` (LLama 135 M)
+- **Base model:** `HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct` 
 - **Method:** LoRA-r16 / α32 sobre `q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`
-- **Training data:** 4 000 intervenciones — 2 000 originales en inglés 
+- **Training data:** 4 000 intervenciones 
 - **Metrics (test 20 %)**
 
 | Metric | EN + ES |
@@ -32,7 +34,6 @@ base_model:
 | Accuracy | **0.951** |
 | F1 | **0.948** |
 
-> **Use-case:** dotar a bots, ASR o UX-logging de una señal fiable para saber cuándo el usuario ha terminado de hablar o escribir.
 
 ---
 
@@ -40,12 +41,11 @@ base_model:
 
 | | |
 |---|---|
-| **Architecture** | Llama-based sequence classifier (135 M params) + LoRA-r16 |
 | **Languages** | English (en), Spanish (es) |
 | **Labels** | `0 = NO_EOU`, `1 = EOU` |
 | **Precision** | fp16 (LoRA weights ≈ 5 MB) |
 | **License** | Apache 2.0 |
-| **Author** | @your-username |
+| **Author** | @marc-es |
 
 
 ---
@@ -58,7 +58,7 @@ from peft import PeftModel
 
 base = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
           "HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct", num_labels=2)
-model = PeftModel.from_pretrained(base, "your-username/orga-dynamic-1")
+model = PeftModel.from_pretrained(base, "marc-es/orga-dynamic-1")
 tok   = AutoTokenizer.from_pretrained("latishab/turnsense")
 
 def is_end(text):