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@@ -6,26 +6,26 @@ language:
 
 ## nanochat-jp_base
 
-karpathyさん(元スタンドード 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、補完できることは確認済です。  
+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。  
 
-このモデルをホームディレクトリ(~/.cache/nanochat/)に  
+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中間学習、SFTを実行する事ができると思います。  
+として配置する事で、続きとして中間学習, SFT(教師あり微調整), RLを実行する事ができると思います。  
 
-中間学習、SFTは比較的軽い処理なので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などで実行可能です。  
+中間学習、SFT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などで実行可能です。  
 
 
-### トレーニング実行時ログ
+### 事前学習実行時ログ
 [wandb](https://wandb.ai/dahara1/nanochat-jp/runs/6wobnudj?nw=nwuserdahara1)
 
 ## 単体動作確認スクリプト
 
 Linux 前提です。文章の続きの補完のみです。  
 
-1. [nanochat](https://github.com/karpathy/nanochat)をclone
+1. [nanochat](https://github.com/karpathy/nanochat)をgit clone
 2. speedrun.shを動かす（失敗するが仮想環境.venvは作ってくれる）
 3. source .venv/bin/activate
 4. ~/.cache/nanochat/に本リポジトリのbase_checkpoints_jpとtokenizerを配置
@@ -107,12 +107,7 @@ if __name__ == "__main__":
             break
 ```
 
-## Environment
-
-### Git Information
-- Branch: master
-- Commit: d4a77fb (dirty)
-- Message: fix token eval2
+## 学習環境情報
 
 ### Hardware
 - Platform: Linux
@@ -127,7 +122,6 @@ if __name__ == "__main__":
 - Python: 3.11.9
 - PyTorch: 2.9.0+cu128
 
-
 ### Bloat
 - Characters: 382,832
 - Lines: 9,485