docs: 未踏への言及を削除、YAMLタグを最小限に修正

README.md

@@ -4,26 +4,15 @@ language:
 - en
 license: mit
 tags:
-- teeneemo
-- mitou-junior
 - llm-training
-- sft
-- dpo
 - eq-bench
 - vllm
-- unsloth
-- trl
-- japanese-nlp
-pretty_name: TeenEmo Scripts — 学習・評価スクリプト集
-size_categories:
-- n<1K
-task_categories:
-- text-generation
+pretty_name: TeenEmo Scripts
 ---
 
 # TeenEmo Scripts
 
-**TeenEmo** (未踏ジュニア 2026 申請プロジェクト) の学習・評価パイプライン全体を構成するスクリプト集です。  
+TeenEmo の学習・評価パイプラインを構成するスクリプト集です。  
 合成データ生成 → SFT → DPO → EQ-Bench3 日本語評価 という一連のフローをカバーします。
 
 ---
@@ -51,7 +40,7 @@ task_categories:
 [EQ-Bench3 日本語化]
   eqbench-ja/
     translate_eqbench.py              # Qwen3.5-9B で英語 → 日本語翻訳
-    → YUGOROU/teememo-eq-bench-ja     # 翻訳データ + パッチ
+    → YUGOROU/teememo-eq-bench-ja
 
         ↓
 
@@ -99,15 +88,15 @@ TeenEmo-Scripts/
 
 ## モデル・データセット
 
-| 種別 | HF リポジトリ | 説明 |
-|------|--------------|------|
-| ベースモデル | `LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base` | 学習ベース |
-| SFT 済みモデル | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-SFT` | SFT LoRA アダプタ |
-| DPO 済みモデル | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO` | DPO LoRA アダプタ |
-| GGUF | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-GGUF` | q4_k_m 量子化 |
-| SFT データ | `YUGOROU/teememo-sft-validation` | 合成 SFT データ |
-| DPO データ | `YUGOROU/teememo-pref-data` | 選好データ |
-| EQ-Bench 日本語化 | `YUGOROU/teememo-eq-bench-ja` | 翻訳データ + パッチ |
+| 種別 | HF リポジトリ |
+|------|--------------|
+| ベースモデル | `LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base` |
+| SFT 済みモデル | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-SFT` |
+| DPO 済みモデル | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO` |
+| GGUF | `YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-GGUF` |
+| SFT データ | `YUGOROU/teememo-sft-validation` |
+| DPO データ | `YUGOROU/teememo-pref-data` |
+| EQ-Bench 日本語化 | `YUGOROU/teememo-eq-bench-ja` |
 
 ---
 
@@ -138,7 +127,6 @@ python /path/to/test_llm.py
 pip install unsloth trl datasets transformers
 
 export HF_TOKEN="hf_xxxx"
-export HF_USERNAME="YUGOROU"
 
 # Step 1: SFT
 python train_sft.py
@@ -151,7 +139,6 @@ python train_dpo.py
 
 | 設定 | SFT | DPO |
 |------|-----|-----|
-| ベースモデル | `LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base` | SFT 済み LoRA |
 | エポック | 3 | 2 |
 | 実効バッチサイズ | 128 (32×4) | 32 (8×4) |
 | 学習率 | 2e-4 | 5e-5 |
@@ -164,15 +151,13 @@ python train_dpo.py
 ```bash
 export HF_TOKEN="hf_xxxx"
 
-# 翻訳環境セットアップ
 bash eqbench-ja/setup_translate.sh
 
-# tmux で vLLM (Qwen3.5-9B) を起動
+# vLLM (Qwen3.5-9B) を tmux で起動
 tmux new-session -d -s eq_tmux
 tmux send-keys -t eq_tmux "cd /workspace/eqbench-ja && ./serve_translate.sh" Enter
 
 # 翻訳実行（チェックポイントで途中再開可能）
-cd /workspace/eqbench-ja
 python translate_eqbench.py
 
 # 動作確認のみ（最初の2シナリオ）
@@ -187,9 +172,7 @@ python translate_eqbench.py --dry-run
 
 ### Vast.ai 構成（推奨）: `eqbench-run-v2/`
 
-- **受験者**: TeenEmo LoRA on vLLM (port 8000, L4/RTX4090)
-- **採点者**: `openai/gpt-oss-120b` via HF Inference Providers (novita)
-
+受験者を Vast.ai の vLLM で、採点者を HF Inference Providers (novita / `gpt-oss-120b`) で実行します。  
 詳細は [`eqbench-run-v2/README.md`](eqbench-run-v2/README.md) を参照してください。
 
 ```bash
@@ -201,9 +184,7 @@ curl -fL -H "Authorization: Bearer ${HF_TOKEN}" \
 
 ### A100 80GB 構成: `eqbench-ja-run/`
 
-- **受験者**: TeenEmo LoRA on vLLM (port 8000, GPU_UTIL=0.10)
-- **採点者**: `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` on vLLM (port 8001, GPU_UTIL=0.88)
-
+受験者・採点者ともに同一インスタンス上のローカル vLLM を使用します。  
 詳細は [`eqbench-ja-run/README.md`](eqbench-ja-run/README.md) を参照してください。
 
 ```bash
@@ -219,36 +200,13 @@ curl -fL -H "Authorization: Bearer ${HF_TOKEN}" \
 
 | カテゴリ | ライブラリ・サービス |
 |---------|-------------------|
-| 学習フレームワーク | [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) + [TRL](https://github.com/huggingface/trl) |
-| 推論エンジン | [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) |
-| ベースモデル | [LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base) |
-| 評価基盤 | [EQ-Bench3](https://github.com/EQ-bench/eqbench3) |
-| Judge (Vast.ai) | `openai/gpt-oss-120b` via [novita](https://novita.ai/) |
-| Judge (A100) | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` on ローカル vLLM |
+| 学習 | [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) + [TRL](https://github.com/huggingface/trl) |
+| 推論 | [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm) |
+| 評価 | [EQ-Bench3](https://github.com/EQ-bench/eqbench3) |
 | GPU 環境 | [Vast.ai](https://vast.ai/) (L4 / RTX 4090) |
 
 ---
 
-## 動作確認環境
-
-- GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB) on Vast.ai
-- vLLM: `>=0.17`（Qwen3.5 対応の最低要件）
-- Python: 3.10+
-- Unsloth + TRL: 最新版推奨
-
----
-
-## 関連リポジトリ
-
-| リポジトリ | 内容 |
-|----------|------|
-| [`YUGOROU/teememo-eq-bench-ja`](https://huggingface.co/datasets/YUGOROU/teememo-eq-bench-ja) | EQ-Bench3 日本語翻訳データ + パッチ |
-| [`YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO`](https://huggingface.co/YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO) | 学習済み DPO LoRA アダプタ |
-| [`YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-GGUF`](https://huggingface.co/YUGOROU/TeenEmo-LFM2.5-1.2B-GGUF) | GGUF 量子化モデル |
-
----
-
 ## ライセンス
 
-MIT License — TeenEmo プロジェクト固有のコードに適用されます。  
-各外部ライブラリ・モデルのライセンスは各リポジトリを参照してください。
+MIT