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ALMA-7B-Ja-V2

@@ -16,7 +16,7 @@ The ALMA-7B-Ja-V2 is a machine translation model capable of translating from Jap
 ALMA-7B-Ja-V2は以前のモデル([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja))に更に学習を追加し、性能を向上しています。
 The ALMA-7B-Ja-V2 adds further learning to the previous model ([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja)) and improves performance.
-日本語と英語間に加えて、このモデルは以下の言語間の翻訳能力も持っていますが、日英、英日翻訳を主目的にしています。
 In addition to translation between Japanese and English, this model also has the ability to translate between the following languages, but is primarily intended for Japanese-English and English-Japanese translation.
 - ドイツ語 German(de) and 英語 English(en)
@@ -29,8 +29,8 @@ In addition to translation between Japanese and English, this model also has the
 以下の三種の指標を使って翻訳性能を確認しました。
 The following three metrics were used to check translation performance.
-数字は多いほど性能が良い事を表します。
-The higher the number, the better the performance.
 ## BLEU
 翻訳テキストが元のテキストにどれだけ似ているかを評価する指標。しかし、単語の出現頻度だけを見ているため、語順の正確さや文の流暢さを十分に評価できないという弱点があります
@@ -41,8 +41,8 @@ A metric that evaluates how similar the translated text is to the original text.
 A method to evaluate translation accuracy based on how well character combinations match and the order of words. A drawback is that it might not be suitable for evaluating longer sentences.
 ### comet
-機械学習モデルを使って翻訳の品質を自動的に評価するためのツール。機械学習ベースであるため、元々のモデルが学習に使ったデータに大きく依存するという弱点があります。
-A tool where a computer automatically assesses the quality of a translation. Being machine learning-based, it has the drawback of being heavily dependent on the training data it was provided.
 ## vs. NLLB-200
 Meta社の200言語以上の翻訳に対応した超多言語対応機械翻訳モデルNLLB-200シリーズと比較したベンチマーク結果は以下です。

 ALMA-7B-Ja-V2は以前のモデル([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja))に更に学習を追加し、性能を向上しています。
 The ALMA-7B-Ja-V2 adds further learning to the previous model ([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja)) and improves performance.
+日本語と英語間に加えて、このモデルは以下の言語間の翻訳能力も持っていますが、日英、英日翻訳を主目的にしています。
 In addition to translation between Japanese and English, this model also has the ability to translate between the following languages, but is primarily intended for Japanese-English and English-Japanese translation.
 - ドイツ語 German(de) and 英語 English(en)
 以下の三種の指標を使って翻訳性能を確認しました。
 The following three metrics were used to check translation performance.
+数字が大きいほど性能が良い事を表します。
+The higher the number, the better the performance.
 ## BLEU
 翻訳テキストが元のテキストにどれだけ似ているかを評価する指標。しかし、単語の出現頻度だけを見ているため、語順の正確さや文の流暢さを十分に評価できないという弱点があります
 A method to evaluate translation accuracy based on how well character combinations match and the order of words. A drawback is that it might not be suitable for evaluating longer sentences.
 ### comet
+機械学習モデルを使って翻訳の品質を自動的に評価するためのツール、人間が行う評価評価に近いと言われていますが。機械学習ベースであるため、元々のモデルが学習に使ったデータに大きく依存するという弱点があります。
+A tool that uses machine learning models to automatically evaluate the quality of translations, although it is said to be similar to the evaluation ratings performed by humans. Because it is machine learning based, it has the weakness that the original model is highly dependent on the data used for training.
 ## vs. NLLB-200
 Meta社の200言語以上の翻訳に対応した超多言語対応機械翻訳モデルNLLB-200シリーズと比較したベンチマーク結果は以下です。