Update README.md

README.md

@@ -1,41 +1,40 @@
+---
+license: mit
+---
 # zjkarina/omniRecsysLLM_semanticIDsmodality
 
-Модель рекомендаций с семантическими ID для Amazon Fashion.
+Recommendation model with semantic IDs for Amazon Fashion.
 
-## Описание
+## Description
 
-Эта модель использует VQ-VAE для создания семантических ID товаров, что позволяет более точно понимать семантические связи между товарами.
+This model uses VQ-VAE to create semantic item IDs, enabling a more accurate understanding of semantic relationships between products.
 
-## Архитектура
+## Architecture
 
-- **Базовая модель**: Qwen2.5-Omni-7B
-- **Размер словаря товаров**: 709,036
-- **Размерность ID эмбеддингов**: 512
+- **Base model**: Qwen2.5-Omni-7B
+- **Item vocabulary size**: 709,036
+- **ID embedding dimension**: 512
 - **VQ-VAE codebook size**: 10,000
 - **VQ-VAE codebook dimension**: 256
-- **Датасет**: Amazon Fashion 2023 Full
+- **Dataset**: Amazon Fashion 2023 Full
 
-## Использование
+## Usage
 
 ```python
 from any2any_trainer.models.recommendation import SemanticIDRecommendationModel
 
-# Загрузка модели
+# Load model
 model = SemanticIDRecommendationModel.from_pretrained("zjkarina/omniRecsysLLM_semanticIDsmodality")
 
-# Генерация рекомендаций с семантическими ID
+# Generate recommendations with semantic IDs
 recommendations = model.predict_next_item(
-    text="Пользователь купил джинсы и футболку",
-    id_ids=[12345, 67890],  # ID товаров из истории
+    text="The user bought jeans and a t-shirt",
+    id_ids=[12345, 67890],  # Item IDs from purchase history
     top_k=5,
     use_semantic_ids=True
 )
 ```
 
-## Обучение
+## Training
 
-Модель обучена на датасете Amazon Fashion 2023 с использованием семантических ID через VQ-VAE.
-
-## Лицензия
-
-Apache-2.0 License
+The model was trained on the Amazon Fashion 2023 dataset using semantic IDs generated via VQ-VAE.