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@@ -24,30 +24,38 @@ base_model: unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit
 ![Evaluation Loss Plot](eval_loss_plot.png)
 
 ## Evaluation score
-### Évaluation du rapport généré par le modèle de base:
+### Évaluation des rapports générés par les modèles d'IA :
 
-1. **Performance de la structuration du rapport (6/10):** Le rapport présente une structuration claire en chapitres, mais certains sujets pourraient être plus détaillés et approfondis.
-   
-2. **Qualité du langage (5/10):** Le langage utilisé est correct mais manque de fluidité et de sophistication. Certains passages sont maladroits et peu naturels.
-   
-3. **Cohérence (6/10):** Le rapport manque parfois de cohérence dans la transition entre les différents sujets abordés. Certains passages semblent déconnectés les uns des autres.
+#### Modèle de base unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit :
 
-### Évaluation du rapport généré par le modèle fine-tuned:
+1. **Performance de la structuration du rapport : 6/10**
+   - Le rapport est structuré en chapitres, mais la transition entre les chapitres n'est pas toujours fluide.
 
-1. **Performance de la structuration du rapport (8/10):** Le rapport présente une structuration claire et détaillée en chapitres, offrant une meilleure organisation des informations.
-   
-2. **Qualité du langage (7/10):** Le langage utilisé est plus fluide et naturel, avec une meilleure maîtrise de la syntaxe et du vocabulaire.
-   
-3. **Cohérence (8/10):** Le rapport est plus cohérent dans la transition entre les différents sujets abordés, offrant une meilleure continuité et fluidité.
+2. **Qualité du langage : 7/10**
+   - Le langage utilisé est professionnel et formel, mais il manque parfois de précision dans les termes techniques.
 
-### Score global:
+3. **Cohérence : 6/10**
+   - La cohérence entre les différentes parties du rapport est parfois faible, ce qui rend la lecture moins fluide.
 
-- Modèle de base: 17/30
-- Modèle fine-tuned: 23/30
+#### Modèle fine-tuned /home/will/LM_summarizer_trainer/model/gemma-Summarizer-2b-it-bnb-4bit :
 
-### Conclusion:
+1. **Performance de la structuration du rapport : 8/10**
+   - Le rapport est bien structuré en chapitres clairs et la transition entre les parties est plus fluide.
 
-Le modèle fine-tuned offre une meilleure performance globale en termes de structuration, qualité du langage et cohérence par rapport au modèle de base. Il présente une amélioration significative dans la clarté et la fluidité du rapport généré. Cependant, des améliorations peuvent encore être apportées pour atteindre un niveau optimal.
+2. **Qualité du langage : 8/10**
+   - Le langage utilisé est professionnel et précis, avec une meilleure utilisation des termes techniques.
+
+3. **Cohérence : 7/10**
+   - La cohérence entre les parties du rapport est améliorée par rapport au modèle de base, mais il reste quelques incohérences mineures.
+
+#### Score global :
+
+- Modèle de base : 6.3/10
+- Modèle fine-tuned : 7.7/10
+
+### Conclusion :
+
+Le modèle fine-tuned /home/will/LM_summarizer_trainer/model/gemma-Summarizer-2b-it-bnb-4bit présente une amélioration significative par rapport au modèle de base unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit. Il offre une meilleure structuration du rapport, une qualité de langage plus précise et une cohérence améliorée. Cependant, il reste encore des marges d'amélioration pour atteindre une perfection totale.
 [Evaluation report and scoring](evaluation/run-unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit-7449/Model_evaluator-gemma-Summarizer-2b-it-bnb-4bit.md)
 
 ## Wandb logs