Update README.md

README.md

@@ -24,13 +24,13 @@ import torch.nn.functional as F
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
 # Each query needs to be accompanied by an corresponding instruction describing the task.
-task_name_to_instruct = {"example": "Given a question, retrieve passages that answer the question",}
+task_name_to_instruct = {"example": "Given a question, retrieve passages that answer the question, \nquestion: ",}
 
 query_prefix = task_name_to_instruct["example"] + "\nquery: "
 queries = [
     'are judo throws allowed in wrestling?', 
     'how to become a radiology technician in michigan?'
-    ]
+]
 
 # No instruction needed for retrieval passages
 passage_prefix = ""
@@ -65,8 +65,6 @@ print(scores.tolist())
 
 Да, именно так модель обучалась, иначе вы увидите снижение производительности. Определение задачи должно быть инструкцией в одном предложении, которая описывает задачу. Это способ настройки текстовых эмбеддингов для разных сценариев с помощью инструкций на естественном языке.
 
-Пожалуйста, ознакомьтесь с (## TODO link to instructions) для инструкций, которые мы использовали для замеров.
-
 С другой стороны, добавлять инструкции на сторону документа не требуется.
 
 2. Почему мои воспроизведённые результаты немного отличаются от указанных в карточке модели?