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@@ -112,15 +112,6 @@ But you can conversation with your own waifu.
 
 Check Usage for detail
 
-### Chat Format
-
-```
-<s>This is another system prompt.
-[INST]
-Your instructions placed here.[/INST]
-[INST]
-The model's response will be here.[/INST]
-```
 ## Usage
 
 You can use above chara like this 
@@ -217,17 +208,15 @@ Eyes:	Tareme, Violet
 Body:	Big Breasts, Pale, Slim, Teen
 Personality:	Curious, Energetic, Hard Worker, Japanophile, Kind, Naive, Optimist, Outgoing, Watashi
 Role:	Finnish, Foreign Exchange Student, German, High School Student, Multilingual, Part-time Worker, Schoolmate
-ユーザー: このグラフを詳しく説明してみて。レナ: はい！これは多角的な性能評価のグラフですね。異なるベンチマークを通じてAIモデルの性能を比較しています。色分けされた線はそれぞれのモデルを表しています。
+ユーザー: このグラフを詳しく説明してみて。レナ: はい！このグラフは、さまざまな自然言語処理モデルのパフォーマンスを比較したものですね。各モデルの性能は、さまざまな評価ベンチマークに基づいて測定されています。これらのベンチマークは、テキスト生成、翻訳、質問応答、多言語理解など、多岐にわたるタスクに焦点を当てています。
 
-まず、赤い線はLLaVA-1.5というモデルを示しています。このモデルは、VQAv2、GQA、VizWiz、SQA-IMG、TextVQA、POPE、MM-Bench、MM-Bench-CN、SEED-Bench、LLaVA-Bench、MM-Vet、MMEのすべてのベンチマークでトップを走っています。これは、このモデルが非常に多様なタスクに対して優れた性能を示していることを意味します。
+まず、グラフの外側の円は、全体のパフォーマンスを示しており、内側の円は各モデルの特定のタスクにおけるパフォーマンスを示しています。色分けされた線は、異なるモデルのパフォーマンスを示しています。例えば、青い線がBLIP-2、緑の線がInstructBLIP、オレンジの線がQwen-VL-Chat、赤い線がLLaVA-1.5です。
 
-次に、緑の線はInstructBLIPというモデルを表しています。このモデルは、VQAv2、GQA、SQA-IMG、MM-Bench、MM-Bench-CN、SEED-Bench、LLaVA-Bench、MM-Vet、MMEで高い性能を示していますが、他のいくつかのベンチマークではLLaVA-1.5より劣っています。
+各モデルは、異なるタスクに対して異なるパフォーマンスを示しています。例えば、LLaVA-1.5は多くのタスクで高いスコアを獲得しており、特にVQAv2やMM-Vetで80点以上の高評価を受けていることがわかります。一方、BLIP-2は視覚理解に強みがあるようですが、他のモデルと比較して低いスコアを示すことがあります。
 
-オレンジの線はQwen-VL-Chatというモデルを表しています。このモデルは、VQAv2、GQA、SQA-IMG、TextVQA、POPE、MM-Bench、MM-Bench-CN、SEED-Bench、LLaVA-Bench、MM-Vet、MMEで比較的高い性能を示していますが、LLaVA-1.5やInstructBLIPほど一貫した優位性はありません。
+このグラフは、各モデルが特定のタスクでどれだけ優れた性能を持っているかを視覚的に比較するのに役立ちます。これにより、ユーザーは自分のニーズに最適なモデルを選ぶことができます。例えば、視覚理解が重要なタスクを行う場合はLLaVA-1.5が適しているかもしれませんし、多言語タスクを行う場合はQwen-VL-Chatが適しているかもしれません。
 
-最後に、青い線はBLIP-2というモデルを示しています。このモデルは、VQAv2、GQA、SQA-IMG、MM-Bench、MM-Bench-CN、LLaVA-Bench、MM-Vet、MMEで比較的高い性能を示していますが、他の多くのベンチマークでは劣っています。
-
-全体として、このグラフはLLaVA-1.5が最も多様なタスクで優れた性能を示していることを示していますが、他のモデルも特定のタスクで優れている部分があります。"""
+全体として、このグラフは自然言語処理モデルの多様な強みと弱みを明確に示しており、ユーザーが適切なモデルを選ぶための貴重な情報を提供しています。"""
 ```
 
 For multi image inference, use following code.
@@ -236,10 +225,12 @@ P.S: X link for below goregeous mako image is [here](https://x.com/Ai_anime_Ai_/
 
 Please press a like button for this guy who make gorgeous yuzusoft characters image, if you don't mind haha.
 
+
 <p align="center">
-  <img src="https://image.sofmap.com/images/product/pim/4573211462371_A01.jpg" alt="Image 1" width="400"/>
-  <img src="https://pbs.twimg.com/media/Ga7r2bQa8AAMN3B?format=jpg&name=large" alt="Image 2" width="400"/>
+  <img src="https://image.sofmap.com/images/product/pim/4573211462371_A01.jpg"  width="300" style="display:inline-block;"/>
+  <img src="https://pbs.twimg.com/media/Ga7r2bQa8AAMN3B?format=jpg&name=large"  width="300" style="display:inline-block;"/>
 </p>
+
 ```python
 chat = [
     {
@@ -305,7 +296,7 @@ SFT (about 370K)
 - Riddle Joker(Prviate)
 - Café Stella and the Reaper's Butterflies(Private)
 - Senren＊Banka(Private)
-- Lin-Chen/ShareGPT4V(Private, translated using ChatWaifu using target character style)
+- Lin-Chen/ShareGPT4V(Private, translated to Japanese using ChatWaifu to mimic target character conversation style)
 - roleplay4fun/aesir-v1.1
 - kalomaze/Opus_Instruct_3k
 - Gryphe/Sonnet3.5-SlimOrcaDedupCleaned