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@@ -47,14 +47,16 @@ Si queréis incluir una versión de la Model Card en español, enlazadla aquí a
 
 -->
 
-Más de 600 millones de personas hablantes del idioma español necesitan recursos, como los LLMs, para la obtención de información médica de forma libre y segura, 
-cumpliendo con los objetivo del milenio: Salud y Bienestar, Educación y Calidad, Fin de la Pobreza propuestos por la ONU. 
-Existen pocos LLM para el dominio médico en idioma español.
+More than 600 million Spanish-speaking people need resources, such as LLMs, to obtain medical information freely and safely,
+complying with the millennium objectives: Health and Wellbeing, Education and Quality, End of Poverty proposed by the UN.
+There are few LLMs for the medical domain in the Spanish language.
 
-El objetivo de este proyecto es crear un gran modelo de lenguaje (LLM; siglas en inglés) para el contexto médico en español permitiendo crear soluciones
-y servicios de información de salud en LATAM. El modelo contará con información de medicinas convencionales, naturales y tradicionales. 
-Un resultado del proyecto es un conjunto de datos público del dominio médico que agrupa recursos de otras fuentes que permite crear o ajustar LLM. 
-Los resultados del desempeño del LLM se comparan con otros modelos del state-of-the-art como BioMistral, Meditron, MedPalm.
+The objective of this project is to create a large language model (LLM) for the medical context in Spanish, allowing the creation of solutions
+and health information services in LATAM. The model will have information on conventional, natural and traditional medicines.
+An output of the project is a public dataset from the medical domain that pools resources from other sources that allows LLM to be created or fine-tuned.
+The performance results of the LLM are compared with other state-of-the-art models such as BioMistral, Meditron, MedPalm.
+
+[**Dataset Card in Spanish**](README_es.md)
 
 ## Model Details
 
@@ -93,8 +95,8 @@ Los resultados del desempeño del LLM se comparan con otros modelos del state-o
 
 <!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
 
-Los creadores del LLM no se hacen responsable de resultados nocivos que puedan generar. Se sugiere un proceso de evaluación riguroso con especialistas 
-de los resultados generados.
+The creators of LOL are not responsible for any harmful results they may generate. A rigorous evaluation process with specialists is suggested
+of the results generated.
 
 ## Bias, Risks, and Limitations
 
@@ -162,7 +164,7 @@ Dataset used was [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/)
 
 <!-- This should link to a Dataset Card. -->
 
-El corpus usado fue un 20% de [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/)
+The corpus used was 20% [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/)
 
 #### Factors
 
@@ -199,8 +201,8 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 
 ### Model Architecture and Objective
 
-Se utilizó la arquitectura de [BioMistral/BioMistral-7B](https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B) porque es un modelo fundacional 
-entrenado con un conjunto de datos de dominio médico.
+The architecture of [BioMistral/BioMistral-7B](https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B)because it is a foundational model
+trained with a medical domain dataset.
 
 ### Compute Infrastructure
 
@@ -224,8 +226,6 @@ Nvidia T4 Small 4 vCPU 15 GB RAM 16 GB VRAM
 - accelerate
 - datasets
 
-[More Information Needed]
-
 ## License
 
 <!-- Indicar bajo qué licencia se libera el modelo explicando, si no es apache 2.0, a qué se debe la licencia más restrictiva (i.e. herencia de las licencias del modelo pre-entrenado o de los datos utilizados). -->
@@ -271,13 +271,10 @@ Aquí tenéis un ejemplo de cita de un dataset que podéis adaptar:
 
 <!-- Indicar aquí que el marco en el que se desarrolló el proyecto, en esta sección podéis incluir agradecimientos y más información sobre los miembros del equipo. Podéis adaptar el ejemplo a vuestro gusto. -->
 
-Este proyecto fue desarrollado durante el [Hackathon #Somos600M](https://somosnlp.org/hackathon) organizado por SomosNLP. 
-El modelo fue entrenado usando GPU patrocinado por HuggingFace.
 
-<!-- 
  This project was developed during the [Hackathon #Somos600M](https://somosnlp.org/hackathon) organized by SomosNLP. 
  The model was trained using GPUs sponsored by HuggingFace.
--->
+
 
 **Team:**
 
@@ -293,6 +290,4 @@ El modelo fue entrenado usando GPU patrocinado por HuggingFace.
 ## Contact
 
 <!-- Email de contacto para´posibles preguntas sobre el modelo. -->
-<!-- For any doubt or suggestion contact to: PhD Dionis López ([email protected]) -->
-
- Para cualquier duda contactar a: Dr.C Dionis López ([email protected])
+ For any doubt or suggestion contact to: PhD Dionis López ([email protected])