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@@ -13,8 +13,8 @@ language:
 ALMA-7B-Ja-V2は日本語から英語、英語から日本語の翻訳が可能な機械翻訳モデルです。  
 The ALMA-7B-Ja-V2 is a machine translation model capable of translating from Japanese to English and English to Japanese.
 
-ALMA-7B-Ja-V2は以前のモデル(ALMA-7B-Ja)に更に学習を追加し、性能を向上しています。  
-The ALMA-7B-Ja-V2 adds further learning to the previous model (ALMA-7B-Ja) and improves performance.  
+ALMA-7B-Ja-V2は以前のモデル([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja))に更に学習を追加し、性能を向上しています。  
+The ALMA-7B-Ja-V2 adds further learning to the previous model ([ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja)) and improves performance.  
 
 日本語と英語間に加えて、このモデルは以下の言語間の翻訳能力も持っていますが、日英、英日翻訳を主目的にしています。
 In addition to translation between Japanese and English, this model also has the ability to translate between the following languages, but is primarily intended for Japanese-English and English-Japanese translation.  
@@ -108,18 +108,32 @@ Here are the results of a comparison of various genres of writing with the actua
 | deepl                    | 33.5       | 28.38   | 0.9094   | 60.0       | 31.14   | 0.6124   |
 
 
+## サンプルコード sample code
+
+Googleの無料WebツールであるColabを使うとALMA_7B_Ja_V2の性能を簡単に確かめる事ができます。  
+Using Colab, Google's free web tool, you can easily verify the performance of ALMA_7B_Ja_V2.  
+
 [Sample Code For Free Colab](https://github.com/webbigdata-jp/python_sample/blob/main/ALMA_7B_Ja_V2_Free_Colab_sample.ipynb)  
 
 
-## Other Version
+## その他の版 Other Version
 
 ### ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ-Ja-En
-GPTQ is quantized(reduce the size of the model) method and ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ has GPTQ quantized version that reduces model size(3.9GB) and memory usage.  
-But the performance is probably lower.  And translation ability for languages other than Japanese and English has deteriorated significantly.  
+
+GPTQはモデルサイズを小さくする手法(量子化といいます)です。  
+GPTQ is a technique (called quantization) that reduces model size.　　
+
+ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ-Ja-EnはGPTQを量子化したもので、モデルサイズ(3.9GB)とメモリ使用量を削減し、速度を向上しています。   
+ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ-Ja-En is a quantized version of GPTQ, which reduces model size (3.9 GB) and memory usage and increases speed. 
+
+ただし、性能は少し落ちてしまいます。また、日本語と英語以外の言語への翻訳能力は著しく低下しているはずです。   
+However, performance is slightly reduced. Also, the ability to translate into languages other than Japanese and English should be significantly reduced.   
 
 [Sample Code For Free Colab webbigdata/ALMA-7B-Ja-V2-GPTQ-Ja-En](https://github.com/webbigdata-jp/ALMA/blob/master/ALMA_7B_Ja_V2_GPTQ_Ja_En_Free_Colab_sample.ipynb)  
 
+ファイル全体を一度に翻訳したい場合は、以下のColabをお試しください。 
 If you want to translate the entire file at once, try Colab below.  
+
 [ALMA_7B_Ja_GPTQ_Ja_En_batch_translation_sample](https://github.com/webbigdata-jp/ALMA/blob/master/ALMA_7B_Ja_V2_GPTQ_Ja_En_batch_translation_sample.ipynb)
 
 
@@ -136,7 +150,6 @@ Please find more details in their [paper](https://arxiv.org/abs/2309.11674).
 }
 ```
 
-
 Original Model [ALMA-7B](https://huggingface.co/haoranxu/ALMA-7B).  (26.95GB)  
 Prevous Model [ALMA-7B-Ja](https://huggingface.co/webbigdata/ALMA-7B-Ja). (13.3 GB)