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@@ -24,20 +24,32 @@ This gemma2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslot
 
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
 
-訓練用データ
-以下のデータでInstruction finetuningを実施した
-- https://huggingface.co/datasets/llm-jp/magpie-sft-v1.0
-(Apache license 2.0)
-- https://huggingface.co/datasets/Aratako/Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k
-(Apache license 2.0)
-データをサンプリングして活用
-
-実行コード
-Google Colab用
-リンク先：https://colab.research.google.com/drive/10MWpy05Xw7UT5ySM2QpOdb2aKqwRjj8m?usp=sharing
-＊リンク先のGoogle Colabノートを実行してください
-
-以下に同じノートを同じコードを掲載します
+## 概要
+GoogleのGemma-2-9bをベースに、LoRAを使用して最適化した日本語対応モデルです。
+本モデルはコンペ提出用のものであり、その他の用途での使用を禁止します。
+
+## 訓練データ
+以下のデータセットを用いてInstruction-tuningを実施しました：
+- [llm-jp/magpie-sft-v1.0](https://huggingface.co/datasets/llm-jp/magpie-sft-v1.0) (Apache License 2.0)
+- [Aratako/Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k](https://huggingface.co/datasets/Aratako/Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k) (Apache License 2.0)
+
+これらのデータセットから、品質と多様性を確保するためにサンプリングを行いました。
+
+## 使用方法
+このモデルは、以下のGoogle Colabノートブックで簡単に実行できます：
+[Google Colabで実行](https://colab.research.google.com/drive/10MWpy05Xw7UT5ySM2QpOdb2aKqwRjj8m?usp=sharing)
+
+ノートブックには、必要なセットアップと推論用のコードが全て含まれています。
+
+## ライセンス
+このモデルはApache 2.0ライセンスの下で公開されており、訓練データのライセンスと互換性があります。
+
+## 引用
+このモデルを使用する場合は、以下の元データセットを引用してください：
+- magpie-sft-v1.0
+- Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k
+
+以下にGoogle Colabノートブックと同じコードを掲載します
 ```python
 
 !pip install -q transformers==4.46.3 accelerate bitsandbytes