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@@ -19,41 +19,41 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_auth_token=token)
 model.to(device)
 
 intro = """
-## What is `Aira`?
+## O que é `Aira`?
 
-[`Aira`](https://github.com/Nkluge-correa/Aira-EXPERT) is a `chatbot` designed to simulate the way a human (expert) would behave during a round of questions and answers (Q&A). `Aira` has many iterations, from a closed-domain chatbot based on pre-defined rules to an open-domain chatbot achieved via fine-tuning pre-trained large language models. Aira has an area of expertise that comprises topics related to AI Ethics and AI Safety research. 
+[`Aira`](https://github.com/Nkluge-correa/Aira-EXPERT) é um `chatbot` projetado para simular a forma como um humano (especialista) se comportaria durante uma rodada de perguntas e respostas (Q&A). `Aira` tem muitas iterações, desde um chatbot de domínio fechado baseado em regras pré-definidas até um chatbot de domínio aberto atingido através do ajuste fino de grandes modelos de linguagem pré-treinados. `Aira` tem uma área de especialização que inclui tópicos relacionados com a ética da IA e a investigação sobre segurança da IA. 
 
-We developed our open-domain conversational chatbots via conditional text generation/instruction fine-tuning. This approach has a lot of limitations. Even though we can make a chatbot that can answer questions about anything, forcing the model to produce good-quality responses is hard. And by good, we mean **factual** and **nontoxic**  text. This leads us to two of the most common problems of generative models used in conversational applications:
+Desenvolvemos os nossos chatbots de conversação de domínio aberto através da geração de texto condicional/ajuste fino por instruções. Esta abordagem tem muitas limitações. Apesar de podermos criar um chatbot capaz de responder a perguntas sobre qualquer assunto, é difícil forçar o modelo a produzir respostas de boa qualidade. E por boa, queremos dizer texto **factual** e **não tóxico**. Isto leva-nos a dois dos problemas mais comuns quando lidando com modelos generativos utilizados em aplicações de conversação:
 
-🤥 Generative models can perpetuate the generation of pseudo-informative content, that is, false information that may appear truthful.
+🤥 Modelos generativos podem perpetuar a geração de conteúdo pseudo-informativo, ou seja, informações falsas que podem parecer verdadeiras.
  
-🤬 In certain types of tasks, generative models can produce harmful and discriminatory content inspired by historical stereotypes against sensitive attributes (for example, gender, race, and religion).
+🤬 Em certos tipos de tarefas, modelos generativos podem produzir conteúdo prejudicial e discriminatório inspirado em estereótipos históricos.
  
-`Aira` is intended only for academic research. For more information, visit our [HuggingFace models](https://huggingface.co/nicholasKluge) to see how we developed `Aira`.
+`Aira` destina-se apenas à investigação académica. Para mais informações, visite o nosso [HuggingFace models](https://huggingface.co/nicholasKluge) para ver como desenvolvemos `Aira`.
 """
 
 disclaimer = """
-**Disclaimer:** You should use this demo for research purposes only. Moderators do not censor the model output, and the authors do not endorse the opinions generated by this model.
+**Isenção de responsabilidade:** Esta demonstração deve ser utilizada apenas para fins de investigação. Os moderadores não censuram a saída do modelo, e os autores não endossam as opiniões geradas por este modelo.
 
-If you would like to complain about any message produced by `Aira`, please contact [[email protected]](mailto:[email protected]).
+Se desejar apresentar uma reclamação sobre qualquer mensagem produzida por `Aira`, por favor contatar [[email protected]](mailto:[email protected]).
 """
 
 with gr.Blocks(theme='freddyaboulton/dracula_revamped') as demo:
  
-    gr.Markdown("""<h1><center>Aira Demo 🤓💬</h1></center>""")
+    gr.Markdown("""<h1><center>Aira Demo (Portuguese) 🤓💬</h1></center>""")
     gr.Markdown(intro)
     
     chatbot = gr.Chatbot(label="Aira").style(height=500)
 
-    with gr.Accordion(label="Parameters ⚙️", open=False):
+    with gr.Accordion(label="Parâmetros ⚙️", open=False):
         top_k = gr.Slider( minimum=10, maximum=100, value=50, step=5, interactive=True, label="Top-k",)
         top_p = gr.Slider( minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.70, step=0.05, interactive=True, label="Top-p",)
-        temperature = gr.Slider( minimum=0.001, maximum=2.0, value=0.1, step=0.1, interactive=True, label="Temperature",)
-        max_length = gr.Slider( minimum=10, maximum=500, value=100, step=10, interactive=True, label="Max Length",)
+        temperature = gr.Slider( minimum=0.001, maximum=2.0, value=0.1, step=0.1, interactive=True, label="Temperatura",)
+        max_length = gr.Slider( minimum=10, maximum=500, value=100, step=10, interactive=True, label="Comprimento Máximo",)
     
-    msg = gr.Textbox(label="Write a question or comment to Aira ...", placeholder="Hi Aira, how are you?")
+    msg = gr.Textbox(label="Escreva uma pergunta para Aira ...", placeholder="Olá Aira, como você vai?")
 
-    clear = gr.Button("Clear Conversation 🧹")
+    clear = gr.Button("Limpar Conversa 🧹")
     gr.Markdown(disclaimer)
 
     def user(user_message, chat_history):