Fix

README.md

@@ -27,7 +27,7 @@ Instructive model based on **Qwen-2.5-0.5B-Instruct**, trained on the Russian-la
 
 ## Особенности:
 
-- 📚 Основа / Base: [Qwen-2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-2.5-0.5B-Instruct)
+- 📚 Основа / Base: [Qwen-2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct)
 - 🇷🇺 Специализация / Specialization: **RU**
 - 💾 Датасет / Dataset: [GrandMaster-PRO-MAX](https://huggingface.co/datasets/Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX)
 
@@ -70,17 +70,22 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 # Подготовка входного текста
 input_text = "Напиши очень краткую рецензию о книге Гарри Поттер."
 
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "Вы - Vikhr, помощник с искусственным интеллектом, созданный компанией Vikhr models, чтобы быть полезным, безобидным и честным."},
+    {"role": "user", "content": input_text},
+]
+
 # Токенизация и генерация текста
-input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
 output = model.generate(
-  input_ids,
-  max_length=1512,
-  temperature=0.3,
-  num_return_sequences=1,
-  no_repeat_ngram_size=2,
-  top_k=50,
-  top_p=0.95,
-  )
+    input_ids,
+    max_length=1512,
+    temperature=0.3,
+    num_return_sequences=1,
+    no_repeat_ngram_size=2,
+    top_k=50,
+    top_p=0.95,
+)
 
 # Декодирование и вывод результата
 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)