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 - recall
 - f1
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-- text: Por otro lado , el primer ministro portugués , Antonio Guterres , presidente
-    de turno del Consejo Europeo , recibió hoy al ministro del Interior de Colombia
-    , Hugo de la Calle , enviado especial del presidente de su país , Andrés Pastrana
-    .
-- text: Los consejeros de la Presidencia , Gaspar Zarrías , de Justicia , Carmen Hermosín
-    , y de Asuntos Sociales , Isaías Pérez Saldaña , darán comienzo mañana a los turnos
-    de comparecencias de los miembros del Gobierno andaluz en el Parlamento autonómico
-    para informar de las líneas de actuación de sus departamentos .
-- text: '( SV2147 ) PP : PROBLEMAS INTERNOS PSOE INTERFIEREN EN POLITICA DE LA JUNTA
-    Córdoba ( EFE ) .'
-- text: Cuando vino a Soria , en febrero de 1998 , para sustituir al entonces destituido
-    Antonio Gómez , estaba dirigiendo al Badajoz B en tercera división y consiguió
-    con el Numancia la permanencia en la última jornada frente al Hércules .
-- text: El ministro ecuatoriano de Defensa , Hugo Unda , aseguró hoy que las Fuerzas
-    Armadas respetarán la decisión del Parlamento sobre la amnistía para los involucrados
-    en la asonada golpista del pasado 21 de enero , cuando fue derrocado el presidente
-    Jamil Mahuad .
+- text: George Washington fue a Washington.
 pipeline_tag: token-classification
 base_model: xlm-roberta-large
 model-index:
@@ -76,6 +60,7 @@ This is a [SpanMarker](https://github.com/tomaarsen/SpanMarkerNER) model that ca
 - **Thesis:** [SpanMarker For Named Entity Recognition](https://raw.githubusercontent.com/tomaarsen/SpanMarkerNER/main/thesis.pdf)
 
 ### Model Labels
+
 | Label | Examples                                                          |
 |:------|:------------------------------------------------------------------|
 | LOC   | "Melbourne", "Australia", "Victoria"                              |
@@ -93,31 +78,7 @@ from span_marker import SpanMarkerModel
 # Download from the 🤗 Hub
 model = SpanMarkerModel.from_pretrained("alvarobartt/span-marker-xlm-roberta-large-conll-2002-es")
 # Run inference
-entities = model.predict("( SV2147 ) PP : PROBLEMAS INTERNOS PSOE INTERFIEREN EN POLITICA DE LA JUNTA Córdoba ( EFE ) .")
-```
-
-### Downstream Use
-You can finetune this model on your own dataset.
-
-<details><summary>Click to expand</summary>
-
-```python
-from span_marker import SpanMarkerModel, Trainer
-
-# Download from the 🤗 Hub
-model = SpanMarkerModel.from_pretrained("alvarobartt/span-marker-xlm-roberta-large-conll-2002-es")
-
-# Specify a Dataset with "tokens" and "ner_tag" columns
-dataset = load_dataset("conll2003") # For example CoNLL2003
-
-# Initialize a Trainer using the pretrained model & dataset
-trainer = Trainer(
-    model=model,
-    train_dataset=dataset["train"],
-    eval_dataset=dataset["validation"],
-)
-trainer.train()
-trainer.save_model("alvarobartt/span-marker-xlm-roberta-large-conll-2002-es-finetuned")
+entities = model.predict("George Washington fue a Washington.")
 ```
 </details>