Update README.md

README.md

@@ -24,42 +24,6 @@ GGUF версия!! Инструктивная версия адаптирова
 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)
 
 
-![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)
-
-## Метрики и оценка качества
-
-Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open
-
-#### Результаты на Ru-Arena-General
-
-Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), **но с repetition_penalty=1.1**. 
-
-Приведена лишь часть лидерборда, подробнее смотрите в репозитории бенчмарка (https://huggingface.co/spaces/Vikhrmodels/arenahardlb).
-
----
-datasets:
-- IlyaGusev/saiga_scored
-- IlyaGusev/saiga_preferences
-- dichspace/darulm
-language:
-- ru
-pipeline_tag: text-generation
----
-
-## Model description
-
-Инструктивная версия адаптированной на русский язык модели Qwen2.5-7B. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon).
-
-Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью Qwen-2.5-7B-Instruct.
-
-*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.
-
-## Токенизация
-
-
-![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)
-
-
 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)
 
 ## Метрики и оценка качества