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@@ -19,8 +19,8 @@ datasets:
 - **License:** cc-by-nc-sa-4.0
 - **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b
 
-このモデルは日本語タスクに特化し、指示に基づく応答を行うためにファインチューニングされたLLM用アダプタです。  
-`llm-jp/llm-jp-3-13b`をベースモデルとして、ichikara-instructionデータとELYZA-tasks-100を用いてFine-tuningを行っています。
+本モデルは日本語タスクに特化し、指示に基づく応答を行うためにファインチューニングされたLLM用のLoRAアダプタです。  
+`llm-jp/llm-jp-3-13b`をベースモデルとして、ichikara-instructionデータとELYZA-tasks-100を用いてファインチューニングを行っています。
 
 This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
@@ -59,7 +59,7 @@ HF_TOKEN = "YOUR-HF-TOKEN"
 ```
 
 ```python
-# ベースのモデルと学習済みLoRAのアダプタ（Hugging FaceのIDを指定）。
+# ベースモデルと学習済みLoRAアダプタ（Hugging FaceのIDを指定）。
 model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
 adapter_id = "KKFurudate/llm-jp-3-13b-v6_lora"
 ```
@@ -79,7 +79,7 @@ model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
 
 
 ```python
-# ベースのモデルに学習済みLoRAのアダプタを統合。
+# ベースモデルに学習済みLoRAのアダプタを統合。
 model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)
 ```
 
@@ -97,7 +97,7 @@ with open("./YOUR-DATA.jsonl", "r") as f:
 
 
 ```python
-# モデルを用いてタスクの推論。
+# 統合モデルを用いてタスクの推論。
 FastLanguageModel.for_inference(model)
 
 results = []