diff --git a/README.md b/README.md
index 72eb9fa..b0d23fa 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,120 +1,78 @@
-# Simple LLM Tokenizer
+# Simple LLM Framework
 
-Простой и эффективный токенизатор для языковых моделей на основе BPE (Byte Pair Encoding)
+[![Python 3.9+](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)]()
+[![PyTorch 2.0+](https://img.shields.io/badge/PyTorch-2.0+-red.svg)]()
 
-## Описание проекта
+Унифицированный фреймворк для NLP, включающий:
+- 🎯 Токенизацию на основе BPE
+- 📊 Векторные представления
+- 🧠 Механизмы внимания
 
-Проект предоставляет реализации алгоритма BPE (Byte Pair Encoding) для токенизации текста:
-- `SimpleBPE` - базовая версия
-- `OptimizeBPE` - оптимизированная версия с улучшенной производительностью
+## Оглавление
+- [Быстрый старт](#быстрый-старт)
+- [Архитектура](#архитектура)
+- [Модули](#модули)
+- [Примеры](#примеры)
+- [Установка](#установка)
+- [Разработка](#разработка)
 
-Основные возможности:
-- Обучение на любом тексте (поддержка кириллицы и других алфавитов)
-- Гибкая настройка размера словаря
-- Простота интеграции в существующие проекты
+## Быстрый старт
+```python
+from simple_llm import SimpleBPE, TokenEmbeddings, HeadAttention
 
-## Установка
+# 1. Токенизация
+bpe = SimpleBPE().fit(text)
+tokens = bpe.encode("Привет мир")
 
-1. Склонируйте репозиторий:
-```bash
-git clone https://github.com/yourusername/simple-llm.git
-cd simple-llm
+# 2. Эмбеддинги
+emb_layer = TokenEmbeddings(10000, 256)
+embeddings = emb_layer(tokens)
+
+# 3. Внимание
+attention = HeadAttention(256, 64)
+output = attention(embeddings)
 ```
 
-2. Установите пакет:
+## Архитектура
+```mermaid
+graph TD
+    A[Текст] --> B(Tokenizer)
+    B --> C[Токены]
+    C --> D[TokenEmbeddings]
+    D --> E[HeadAttention]
+    E --> F[Выход модели]
+```
+
+## Модули
+### Токенизация
+- `SimpleBPE` - базовая реализация BPE
+- `OptimizeBPE` - оптимизированная версия
+
+### Эмбеддинги
+- `TokenEmbeddings` - обучаемые векторные представления
+- `PositionalEmbeddings` - позиционное кодирование
+
+### Transformer
+- `HeadAttention` - механизм внимания одной головы
+
+## Примеры
+| Файл | Описание |
+|-------|----------|
+| [example_bpe.py](/example/example_bpe.py) | Базовая токенизация |
+| [head_attention_example.py](/example/head_attention_example.py) | Визуализация внимания |
+
+## Установка
 ```bash
+git clone https://github.com/pese-git/simple-llm.git
+cd simple-llm
 pip install -e .
 ```
 
-## Быстрый старт
-
-```python
-from simple_llm.tokenizer import SimpleBPE
-
-# Инициализация и обучение
-text = "мама мыла раму, папа пил какао"
-bpe = SimpleBPE(vocab_size=50)
-bpe.fit(text)
-
-# Кодирование/декодирование
-encoded = bpe.encode(text)
-print(f"Закодировано: {encoded}")
-
-decoded = bpe.decode(encoded)
-print(f"Декодировано: '{decoded}'")
-print(f"Совпадение с оригиналом: {text == decoded}")
-
-# Обработка неизвестных слов
-unknown = bpe.encode("неизвестное_слово")
-print(f"Неизвестное слово: {unknown}")
-```
-
-Пример вывода:
-```
-Закодировано: [12, 12, 0, 15, 8, 0, 17, 9, 1, 0, 16, 16, 0, 14, 7, 0, 10, 10, 3]
-Декодировано: 'мама мыла раму, папа пил какао'
-Совпадение с оригиналом: True
-Неизвестное слово: [-1, -1, 3, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 7, -1, -1, -1, 5, 7, -1, 7]
-```
-
-### Работа с эмбеддингами
-```python
-from simple_llm.embedding import TokenEmbeddings, PositionalEmbeddings
-
-# Инициализация
-token_emb = TokenEmbeddings(vocab_size=1000, emb_size=256)
-pos_emb = PositionalEmbeddings(max_seq_len=512, emb_size=256)
-
-# Пример использования
-tokens = [1, 2, 3]  # Индексы токенов
-embeddings = token_emb(tokens) + pos_emb(len(tokens))
-print(f"Объединенные эмбеддинги: {embeddings.shape}")
-```
-
-## Документация
-- [Токенизация BPE](/doc/bpe_algorithm.md)
-- [Токенные эмбеддинги](/doc/token_embeddings_ru.md) 
-- [Позиционные эмбеддинги](/doc/positional_embeddings_ru.md)
-
-## Интеграция в проект
-
-Добавьте в ваш `requirements.txt`:
-```
-git+https://github.com/yourusername/simple-llm.git
-```
-
-Или установите напрямую:
-```bash
-pip install git+https://github.com/yourusername/simple-llm.git
-```
-
-## Примеры использования
-
-Дополнительные примеры:
-- [Базовый BPE](/example/example_bpe.py)
-- [Токенные эмбеддинги](/example/example_token_embeddings.py)
-- [Механизм внимания](/example/head_attention_example.py)
-
-Документация:
-- [Токенизация](/doc/bpe_algorithm.md)
-- [Эмбеддинги](/doc/token_embeddings_ru.md)
-- [Внимание](/doc/head_attention_ru.md)
-- Сравнение SimpleBPE и OptimizeBPE
-- Работа с разными языками
-- Настройка параметров токенизации
-
 ## Разработка
-
-Для запуска тестов:
 ```bash
-pytest tests/
+# Запуск тестов
+pytest tests/ -v
+
+# Форматирование кода
+black .
 ```
-
-Для внесения изменений установите зависимости разработки:
-```bash
-pip install -e ".[dev]"
-```
-
-## Лицензия
-
-Проект распространяется под лицензией MIT. Подробнее см. [LICENSE](LICENSE).