Update README.md

README.md

@@ -73,23 +73,14 @@ Nếu bạn đã cài đặt **Anaconda** hoặc **Miniconda**:
     ```
 
 4.  **Tải và đặt các mô hình:**
-    Dự án này sử dụng các mô hình đã được fine-tuned. Bạn cần tải chúng về và đặt vào các đường dẫn chính xác như đã khai báo trong code (hoặc chỉnh sửa code cho phù hợp với đường dẫn của bạn). Hoặc bạn có thể không cần tải về mà chạy trực tiếp dựa trên các mô hình đã được sử dụng trong mã nguồn.
+    Dự án này sử dụng các mô hình đã được fine-tuned. Bạn không cần tải về mà chạy trực tiếp dựa trên các mô hình đã được sử dụng trong mã nguồn.
     Theo code mẫu:
 
-    - `prophetnet`: `/Users/trantieuman/Downloads/prophetnet_1epoch/prophetnet_context_to_question_finetuned`
-    - `T5`: `/Users/trantieuman/Downloads/prophetnet_2epoch_final/final_model`
-    - (Nếu có) `BART`: `/path/to/BART_model_3`
+    - `prophetnet-large-uncased-finetuned`: `ManB2207540/prophetnet_large_uncased_qg_squad_2epoch_finetuned`
+    - `bart-finetuned`: `mghan3624/bart_qg_finetune_squad`
+    - `t5-small-finetuned`: `tbtminh/t5-small-qg-finetuned`
 
-    **Lưu ý:** Để dễ dàng quản lý, bạn nên tạo một thư mục con trong dự án (ví dụ: `models/prophetnet_1epoch_finetuned`) và đặt các mô hình vào đó, sau đó cập nhật `MODEL_PATHS` trong code của bạn thành các đường dẫn tương đối. Ví dụ:
 
-    ```python
-    MODEL_PATHS = {
-        "prophetnet": "./models/prophetnet_finetuned",
-        # ...
-    }
-    ```
-
-    Đảm bảo các thư mục mô hình này chứa các tệp như `config.json`, `pytorch_model.bin`, `tokenizer_config.json`, `vocab.json`, v.v.
 
 ### Phương pháp 2: Sử dụng `venv`
 
@@ -127,7 +118,7 @@ Nếu bạn đã cài đặt **Anaconda** hoặc **Miniconda**:
     ```
 
 4.  **Tải và đặt các mô hình ProphetNet:**
-    Tương tự như bước 4 của phương pháp Conda, đảm bảo các file mô hình đã fine-tuned được đặt đúng đường dẫn.
+    Tương tự như bước 4 của phương pháp Conda.
 
 ---