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@@ -6,19 +6,28 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nicholasKluge/Aira-Instruct-PT-124M',
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('nicholasKluge/Aira-Instruct-PT-124M',
     use_auth_token="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") 
 
-import gradio as gr
-
+disclaimer = """**`AVISO`:** Esta demonstração deve ser usada apenas para fins de pesquisa. O uso comercial é estritamente **proibido**. A saída do modelo não é censurada e os autores não endossam as opiniões no conteúdo gerado. **Use por sua própria conta e risco**."""
 
 with gr.Blocks(theme='freddyaboulton/dracula_revamped') as demo:
+    
     gr.Markdown("""<h1><center>🔥Aira-PT Demo 🤓🚀</h1></center>""")
-    chatbot = gr.Chatbot(label="Aira").style(height=600)
-    msg = gr.Textbox(label="Escreva uma pergunta para Aira", placeholder="Olá Aira, como vai você?")
-    with gr.Accordion("Parâmetros ⚙️", open=True):
-        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="Temperatura",)
-        max_length = gr.Slider( minimum=10, maximum=500, value=100, step=10, interactive=True, label="Comprimento Máximo",)
+    
+    with gr.Row(scale=1, equal_height=True):
+        
+        with gr.Column(scale=5):
+            chatbot = gr.Chatbot(label="Aira").style(height=300)
+        
+        with gr.Column(scale=2):
+           
+            with gr.Tab(label="Parâmetros ⚙️"):
+                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="Temperatura",)
+                max_length = gr.Slider( minimum=10, maximum=500, value=100, step=10, interactive=True, label="Comprimento Máximo",)
+
+    msg = gr.Textbox(label="Faça uma pergunta para Aira", placeholder="Olá Aira, como vai você?")
     clear = gr.Button("Limpar Conversa 🧹")
+    gr.Markdown(disclaimer)
 
     def generate_response(message, chat_history, top_k, top_p, temperature, max_length):
         inputs = tokenizer(tokenizer.bos_token + message + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")