Update about.py

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@@ -41,8 +41,8 @@ def show_about_ask2democracy():
     <ul>
     <li><a href="https://huggingface.co/datasets/hackathon-somos-nlp-2023/ask2democracy-cfqa-salud-pension">ask2democracy-cfqa-salud-pension</a>: Un datset de tipo instrucciones con respuestas a preguntas generadas a partir de en un contexto basado en fuentes.</li>
     </ul>
-    Nota: Los modelos entrenados durante la hackathon requieren optimizaicón adicional para ser integrados en el pipeline de consulta.
-    Durante la hackathon se realizaron pruebas con tiempos de inferencia de alredecor  de <70 segundos sobre CPU, lo que dificulta la usabilidad en el demo usando hardware gratis de Hugging Face.
+    Nota: Los modelos generativos entrenados durante la hackathon requieren optimizaicón adicional para ser integrados en el pipeline de consulta que ya utiliza otros modelos transformers.
+    Durante la hackathon se realizaron pruebas con tiempos de inferencia mayor a 70 segundos sobre GPU, sin contar el resto de componentes del pipeline de consulta. Lo que sobrepasa las capacidades de ifraestructura gratiuita de Hugging Face sobre CPU.
     Futuras actualizaciones se esperan incorporar en el demo original del proyecto <a href="https://huggingface.co/spaces/jorge-henao/ask2democracycol">espacio demo original del proyecto</a>
     <h2>¿Cómo utilizar este espacio?</h2>
     Selecciona el de documento que quieres explorar en el panel de la izquierda, escribe preguntas en la caja de texto y presiona el botón.