Update README.md

README.md

@@ -1,4 +1,5 @@
 Ushbu model, HuggingFace-da RoBERTa transformatorini amalga oshirishga asoslangan. Bizning RoBERTa dasturimiz 12 ta diqqat boshi va 6 ta qatlamdan foydalanadi, natijada 72 ta aniq e'tibor mexanizmlari paydo bo'ladi. Biz har bir kirish satridagi tokenlarning 15 foizini niqoblaydigan RoBERTa-dan dastlabki tekshirish protsedurasini qabul qildik. Biz maksimal 52K tokenli lug'atdan va maksimal 512 ta ketma-ketlik uzunligidan foydalanganmiz. Biz 1M PubChem to'plamlarida 10 ta davr uchun o'qitdik. Loss funksiya 2.9 dan 0.33 gacha tushdi. Ushbu modelni sizga taqdim qilamiz.
+<pre><code class="language-python">
 
 @misc {rifkat_davronov_2022,
 	author       = { {Adilova Fatima,Rifkat Davronov, Samariddin Kushmuratov, Ruzmat Safarov} },
@@ -7,4 +8,6 @@ Ushbu model, HuggingFace-da RoBERTa transformatorini amalga oshirishga asoslanga
 	url          = { https://huggingface.co/rifkat/pubchem_1M },
 	doi          = { 10.57967/hf/0177 },
 	publisher    = { Hugging Face }
-}
+}
+
+</code></pre>