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app.py

@@ -26,7 +26,7 @@ def predict_sentiment(text: str) -> str:
     return sentiment
 
 
-demo = gr.Interface(fn=predict_sentiment, inputs="textbox", outputs="textbox", description="入力された金融ニュースが、ネガティブかポジティブかを判定するLLMを作成しました。 金融ニュース以外（例えば映画の感想など）のネガポジ判定も出来ますが、あくまでも金融ニュースに特化したLLMです。 試しに、以下の金融ニュースの本文を入力してみてください。 https://news.livedoor.com/article/detail/28762328/ 使用技術: LoRA(peft) ベースモデル: bigscience/mt0-large データセット: 金融ニュースデータセット（financial_phrasebank）")
+demo = gr.Interface(fn=predict_sentiment, inputs="textbox", outputs="textbox", description="入力された金融ニュースがネガティブかポジティブかを判定するLLMを作成しました。 金融ニュース以外（例えば映画の感想など）のネガポジ判定も出来ますが、あくまでも金融ニュースに特化したLLMです。 試しに、以下の金融ニュースの本文を入力してみてください。 https://news.livedoor.com/article/detail/28762328/ 使用技術: LoRA(peft) ベースモデル: bigscience/mt0-large データセット: 金融ニュースデータセット（financial_phrasebank）")
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()