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 ## nanochat-jp_base
 
-karpathyさん(元スタンフォード、元テスラ、元OpenAI)の教育目的PJである[nanochat](https://github.com/karpathy/nanochat) のd20版を日本語データ(kajuma/ABEJA-CC-JA-edu 10%](https://huggingface.co/datasets/kajuma/ABEJA-CC-JA-edu)を使って事前学習させたモデルです。  
+karpathyさん(元スタンフォード、元テスラ、元OpenAI)の教育目的PJである[nanochat](https://github.com/karpathy/nanochat) のd20版を日本語データ [kajuma/ABEJA-CC-JA-edu 10%](https://huggingface.co/datasets/kajuma/ABEJA-CC-JA-edu) を使って事前学習させたモデルです。  
 
 事前学習のみのため、補完しかできませんが、日本語が問題なく補完できることは確認済です。  
 
 このリポジトリに格納されているモデルをホームディレクトリ(~/.cache/nanochat/)に  
 - base_checkpoints_jp  
 - tokenizer  
-として配置する事で、続きとして中間学習, SFT(教師あり微調整), RL(強化学習)を実行する事ができると思います。  
+として配置する事で、続きとしてmid train(中間学習), SFT(教師あり微調整), RL(強化学習)を実行する事ができると思います。  
 
-中間学習、SFT、RL(強化学習)は比較的軽い処理なのでノード数とバッチサイズを減らせばH100 x 8台をレンタルせずともローカルPCなどで試行錯誤が実行可能です。  
+中間学習, 教師あり微調整, 強化学習は比較的少ないデータで実行可能なのでノード数とバッチサイズを減らせばH100 x 8台をレンタルせずともローカルPCなどで試行錯誤が実行可能です。  
 
 
 ### 事前学習実行時ログ