Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,43 @@
----
-license: apache-2.0
----
+# AI Source Detector
+
+## وصف النموذج
+هذا النموذج يعتمد على معمارية **XLM-RoBERTa** وتم تصميمه لتحديد مصدر النصوص المولدة، مثل التعرف على النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مقابل النصوص الحقيقية المكتوبة بواسطة البشر. يدعم النموذج مهام تصنيف النصوص متعددة اللغات.
+
+---
+
+## التفاصيل التقنية
+
+- **المعمارية:** XLMRobertaForSequenceClassification
+- **نوع النموذج:** XLM-RoBERTa
+- **عدد الطبقات المخفية:** 12
+- **عدد رؤوس الانتباه (Attention Heads):** 12
+- **الحجم المخفي:** 768
+- **نوع المشكلة:** Single Label Classification
+- **الإصدار المستخدم من Transformers:** 4.44.2
+
+---
+
+## طريقة الاستخدام
+
+### Python
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+
+# تحميل النموذج والمُرمِّز
+model_name = "yaya36095/ai-source-detector"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+
+# تحليل النص
+text = "This is a sample text to classify."
+inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+outputs = model(**inputs)
+
+# النتيجة
+logits = outputs.logits
+predicted_class = logits.argmax(-1).item()
+
+# التصنيفات
+id2label = {0: "real", 1: "ai_generated"}
+print(f"The text is classified as: {id2label[predicted_class]}")