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@@ -26,11 +26,28 @@ In addition to translation between Japanese and English, the model also has the
 
 # ベンチマーク結果
 
+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
+A metric that evaluates how similar the translated text is to the original text. However, since it mainly looks at the frequency of word appearances, it may not effectively evaluate the accuracy of word order or the fluency of sentences.
+
+### chrF++
+文字の組み合わせの一致度と語順に基づいて、翻訳の正確さを評価する方法。弱点としては、長い文の評価には不向きであることが挙げられます。
+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。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。  
 Benchmark results compared to Meta's NLLB-200 series of super multilingual machine translation models, which support translations in over 200 languages, are shown below.  
 
-
-## NLLB-200
 | Model Name                   | file size |E->J chrf++/F2|E->J comet|J->E chrf++/F2|J->E comet |
 |------------------------------|-----------|--------------|----------|--------------|-----------|
 | NLLB-200-Distilled           | 2.46GB    | 23.6/-       | -        | 50.2/-       | -         |
@@ -54,8 +71,7 @@ Benchmark results compared to Meta's NLLB-200 series of super multilingual machi
 | ALMA-Ja-V2-Lora(Ours)        | 13.48GB   |    -/33.7    | 0.8843   |    -/61.1    | 0.8775    |
 
 
-
-様々なジャンルの文章を実際のアプリケーションと比較した結果は以下です。  
+ALMA-7B-Ja-V2を様々なジャンルの文章を現実世界のアプリケーションと比較した結果は以下です。  
 Here are the results of a comparison of various genres of writing with the actual application.  
 
 ## 政府の公式文章 Government Official Announcements 
@@ -69,6 +85,17 @@ Here are the results of a comparison of various genres of writing with the actua
 | google-translate         | 43.5       | 35.37   | 0.9181   | 62.7       | 29.22   | 0.6446   |
 | deepl                    | 43.5       | 35.74   | 0.9301   | 60.1       | 27.40   | 0.6389   |
 
+## 古典文学 Classical Literature
+|                          |e->j chrF2++|e->j BLEU|e->j comet|j->e chrF2++|j->e BLEU|j->e comet|
+|--------------------------|------------|---------|----------|------------|---------|----------|
+| ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ-Ja-En | 11.8       | 7.24    | 0.6943   | 31.9       | 9.71    | 0.5617   |
+| ALMA-Ja-V2               | 10.7       | 4.93    | 0.7202   | 32.9       | 10.52   | 0.5638   |
+| ALMA-7B-Ja-V2-Lora       | 12.3       | 7.25    | 0.7076   | 32.5       | 11.14   | 0.5441   |
+| gpt-3.5                  | -          | -       | 0.6367   | 69.3       | 46.34   | 0.4922   |
+| gpt-4.0                  | 13.3       | 8.33    | 0.7074   | 44.3       | 23.75   | 0.5518   |
+| deepl                    | 14.4       | 9.18    | 0.7149   | 34.6       | 10.68   | 0.5787   |
+| google-translate         | 13.5       | 8.57    | 0.7432   | 31.7       | 7.94    | 0.5856   |
+
 ## 二次創作 Fanfiction
 |                          |e->j chrF2++|e->j BLEU|e->j comet|j->e chrF2++|j->e BLEU|j->e comet|
 |--------------------------|------------|---------|----------|------------|---------|----------|