Update README

README.md

@@ -3,16 +3,20 @@ license: mit
 tags:
 - generated_from_trainer
 model-index:
-- name: results
+- name: ukrainian-qa
   results: []
+widget:
+- text: "Що відправлять для ЗСУ?"
+  context: "Про це повідомив міністр оборони Арвідас Анушаускас. Уряд Литви не має наміру зупинятися у військово-технічній допомозі Україні. Збройні сили отримають антидрони, тепловізори та ударний безпілотник. «Незабаром Литва передасть Україні не лише обіцяні бронетехніку, вантажівки та позашляховики, але також нову партію антидронів та тепловізорів. І, звичайно, Байрактар, який придбають на зібрані литовцями гроші», - написав глава Міноборони."
+
 ---
 
 <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
 should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
 
-# results
+# ukrainian-qa
 
-This model is a fine-tuned version of [ukr-models/xlm-roberta-base-uk](https://huggingface.co/ukr-models/xlm-roberta-base-uk) on the None dataset.
+This model is a fine-tuned version of [ukr-models/xlm-roberta-base-uk](https://huggingface.co/ukr-models/xlm-roberta-base-uk) on the [UA-SQuAD](https://github.com/fido-ai/ua-datasets/tree/main/ua_datasets/src/question_answering) dataset.
 It achieves the following results on the evaluation set:
 - Loss: 1.4778
 
@@ -20,6 +24,21 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
 
 More information needed
 
+## How to use
+
+```
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
+model_name = "robinhad/ukrainian-qa"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
+
+qa_model = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
+question = "Де ти живеш?"
+context = "Мене звати Сара і я живу у Лондоні"
+qa_model(question = question, context = context)
+```
+
 ## Intended uses & limitations
 
 More information needed