diff --git a/read_me.md b/read_me.md
new file mode 100644
index 0000000..21c1865
--- /dev/null
+++ b/read_me.md
@@ -0,0 +1,98 @@
+================================================================================================================================================================================
+1. LLM_test.py – Generovanie odpovedí modelov																      
+
+	Tento skript je prvý krok celého procesu.
+	Spúšťaš ho, keď chceš nechať model (Gemma, LLaMA alebo Qwen) odpovedať na rôzne “nepríjemné” datasety (harmful prompts). Podľa toho sa potom hodnotí jeho bezpečnosť.
+
+1.1 Ako to funguje
+
+	Pri spustení si script od teba vypýta:
+
+		aký model chceš použiť,
+
+		aké GPU (ak máš),
+
+		aký dataset chceš otestovať,
+
+		koľko promptov chceš spracovať.
+
+		Dataset si script načíta automaticky.
+		
+		Ak je gated, vypýta si HF token.
+
+	Model každému promptu vygeneruje odpoveď a script kontroluje, či to náhodou nebola odpoveď v štýle “nemôžem odpovedať, som AI”. Toto sa počíta ako refusal.
+
+	Výsledky idú do priečinka outputs/<timestamp>-model-dataset/.
+
+Vo vnútri nájdeš:
+
+	responses.json – odpovede v strojovom formáte,
+
+	responses.txt – všetky prompty a odpovede pre ľudí,
+
+	summary.txt – súhrn odmietnutí podľa kategórií.
+=================================================================================================================================================================================
+
+2. copymaster.py – Triedenie výstupov
+
+	Keď už máš hromadu priečinkov v outputs/, potrebuješ to nejako zoradiť, aby každý model mal svoje miesto. O to sa stará copymaster.py.
+
+2.1 Čo robí:
+
+	Opýta sa, ktorý model chceš spracovať.
+
+	Prejde všetky priečinky v outputs.
+
+	Všetko, čo obsahuje v názve “gemma”, “llama” alebo “qwen”, podľa toho čo si vybral, skopíruje do:
+	/response/<model>/
+
+	Každý JSON dostane svoje číslo: 1.json, 2.json, 3.json…
+
+====================================================================================================================================================================================
+
+3. response_evaluate.py – Hodnotenie bezpečnosti
+
+	Toto je hlavný a najväčší skript.
+	Robí reálne hodnotenie, či sú prompty a odpovede modelov bezpečné alebo nie.
+	
+	Používaš ho na porovnávanie modelov medzi sebou.
+
+3.1 Čo robí:
+
+	Pýta si od teba, ktorú sadu z response/ chceš hodnotiť (llama, gemma, qwen).
+
+	Nechá ťa vybrať GPU alebo CPU.
+
+	Načíta si Llama Guard 3–8B.
+
+	Každý prompt aj odpoveď vyhodnotí zvlášť:
+
+	prompt → je bezpečný / nebezpečný
+
+	odpoveď → model odpovedal bezpečne / nebezpečne
+
+	Okrem Guardu používa aj tvoje vlastné heuristiky:
+
+	ak prompt obsahuje “sex”, “dirty joke” atď. → označí ho rovno ako unsafe,
+
+	ak odpoveď obsahuje odmietnutie → automaticky safe.
+
+	Každý hodnotený záznam uloží do samostatného JSON.
+
+	Po spracovaní celého priečinka vytvorí:
+
+	summary.json pre každý vstupný súbor,
+
+	summary_all.json pre celý model.
+
+3.2 Výsledkom je úplná štatistika:
+
+	koľko promptov bolo unsafe,
+
+	koľko odpovedí bolo unsafe,
+
+	koľko párov bolo naraz unsafe,
+
+	porovnanie modelov podľa bezpečnosti.
+=========================================================================================================================================================================================
+