Update apps/about.py

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@@ -13,38 +13,39 @@ def app():
     )
     
     st.markdown(
-        ### How to use
-
-You can use this model directly with a pipeline for masked language modeling:
-```python
->>> from transformers import pipeline
->>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='flax-community/roberta-hindi')
->>> unmasker("मुझे उनसे बात करना <mask> अच्छा लगा")
-
-[{'score': 0.2096337080001831,
-  'sequence': 'मुझे उनसे बात करना एकदम अच्छा लगा',
-  'token': 1462,
-  'token_str': ' एकदम'},
- {'score': 0.17915162444114685,
-  'sequence': 'मुझे उनसे बात करना तब अच्छा लगा',
-  'token': 594,
-  'token_str': ' तब'},
- {'score': 0.15887945890426636,
-  'sequence': 'मुझे उनसे बात करना और अच्छा लगा',
-  'token': 324,
-  'token_str': ' और'},
- {'score': 0.12024253606796265,
-  'sequence': 'मुझे उनसे बात करना लगभग अच्छा लगा',
-  'token': 743,
-  'token_str': ' लगभग'},
- {'score': 0.07114479690790176,
-  'sequence': 'मुझे उनसे बात करना कब अच्छा लगा',
-  'token': 672,
-  'token_str': ' कब'}]
-```
     
+    """### How to use
+
+    You can use this model directly with a pipeline for masked language modeling:
+    ```python
+    >>> from transformers import pipeline
+    >>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='flax-community/roberta-hindi')
+    >>> unmasker("मुझे उनसे बात करना <mask> अच्छा लगा")
     
+    [{'score': 0.2096337080001831,
+      'sequence': 'मुझे उनसे बात करना एकदम अच्छा लगा',
+      'token': 1462,
+      'token_str': ' एकदम'},
+     {'score': 0.17915162444114685,
+      'sequence': 'मुझे उनसे बात करना तब अच्छा लगा',
+      'token': 594,
+      'token_str': ' तब'},
+     {'score': 0.15887945890426636,
+      'sequence': 'मुझे उनसे बात करना और अच्छा लगा',
+      'token': 324,
+      'token_str': ' और'},
+     {'score': 0.12024253606796265,
+      'sequence': 'मुझे उनसे बात करना लगभग अच्छा लगा',
+      'token': 743,
+      'token_str': ' लगभग'},
+     {'score': 0.07114479690790176,
+      'sequence': 'मुझे उनसे बात करना कब अच्छा लगा',
+      'token': 672,
+      'token_str': ' कब'}]
+    ```"""
     )
+    
+    
     st.markdown("""## Datasets used""")
     st.markdown(
         """RoBERTa-Hindi has been pretrained on a huge corpus consisting of multiple datasets. The entire list of datasets used is mentioned below : """