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@@ -57,14 +57,14 @@ Here's how you can run the model using the `pipeline()` function from 🤗 Trans
 import torch
 from transformers import pipeline
 
-pipe = pipeline(“text-generation”, model=“Unbabel/TowerInstruct-v0.1“, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=“auto”)
+pipe = pipeline("text-generation", model="Unbabel/TowerInstruct-v0.1", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
 # We use the tokenizer’s chat template to format each message - see https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating
 messages = [
-    {“role”: “user”, “content”: “Translate the following text from Portuguese into English.\nPortuguese: Um grupo de investigadores lançou um novo modelo para tarefas relacionadas com tradução.\nEnglish:“},
+    {"role": "user", "content": "Translate the following text from Portuguese into English.\nPortuguese: Um grupo de investigadores lançou um novo modelo para tarefas relacionadas com tradução.\nEnglish:"},
 ]
 prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
 outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=False)
-print(outputs[0][“generated_text”])
+print(outputs[0]["generated_text"])
 # <|im_start|>user
 # Translate the following text from Portuguese into English.
 # Portuguese: Um grupo de investigadores lançou um novo modelo para tarefas relacionadas com tradução.