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@@ -13,7 +13,7 @@ language:
 [GitHub](https://github.com/akiragy/ChatGLM3-Japanese)上有全流程的代码，包含训练tokenizer和训练模型。
 
 使用样例:
-```
+```python 
 import torch
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
@@ -37,12 +37,12 @@ print("\ntokens: ", tokenizer.tokenize("恥の多い生涯を送って来まし
 ```
 
 分词结果都是一些有意义的token：
-```
-tokens:  ['▁', '恥', 'の多い', '生涯', 'を送', 'って', '来ました', '。', '自分に', 'は', '、', '人間の', '生活', 'というもの', 'が', '、', '見', '当', 'つかない', 'のです', '。']
+```python 
+['▁', '恥', 'の多い', '生涯', 'を送', 'って', '来ました', '。', '自分に', 'は', '、', '人間の', '生活', 'というもの', 'が', '、', '見', '当', 'つかない', 'のです', '。']
 ```
 而原生ChatGLM3的分词结果，除了“生涯”和“生活”因为和中文重合而成为词组外，其他的都被单独切分。
-```
-tokens:  ['▁', '恥', 'の', '多', 'い', '生涯', 'を', '送', 'っ', 'て', '来', 'ま', 'し', 'た', '。', '自', '分', 'に', 'は', '、', '人', '間', 'の', '生活', 'と', 'い', 'う', 'も', 'の', 'が', '、', '見', '当', 'つ', 'か', 'な', 'い', 'の', 'で', 'す', '。']
+```python 
+['▁', '恥', 'の', '多', 'い', '生涯', 'を', '送', 'っ', 'て', '来', 'ま', 'し', 'た', '。', '自', '分', 'に', 'は', '、', '人', '間', 'の', '生活', 'と', 'い', 'う', 'も', 'の', 'が', '、', '見', '当', 'つ', 'か', 'な', 'い', 'の', 'で', 'す', '。']
 ```