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@@ -25,6 +25,7 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
 １．ファインチューニングした本モデルを使用して推論するモデルとトークナイザを読み出すコードの例を以下に示します。
 
 from unsloth import FastLanguageModel
+
 model_name = "SusumuDou/llm-jp-3-13b-finetune-2"
 
 max_seq_length = 2048
@@ -41,13 +42,14 @@ model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
 
 FastLanguageModel.for_inference(model)
 
-２．上記１の推論モデルとトークナイザを使って推論したjson Linesファイルoutput.jsonlの出力方法を以下に示します。
+２．上記１の推論モデルとトークナイザを使って推論したoutput.jsonlの出力方法を以下に示します。
 
-　入力ファイル：LLM_2024/最終課題/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl
+　モデルに推論させる入力ファイル：LLM_2024/最終課題/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl
  
- (1) モデルに推論させる入力ファイルの読み込みコード
+ (1) 入力ファイルの読み込みコード
   
  datasets = []
+ 
  with open("/content/drive/MyDrive/LLM_2024/最終課題/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
  
     item = ""