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README.md

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 ## 概要
 
-「LOCAL AI HACKATHON」における、チームDataPilot,3つめの成果品です。Line社が開発した「japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft」をウィキブックの内容をもとに中学、高校範囲にてファインチューニングを行いました。
+「LOCAL AI HACKATHON」における、チームDataPilot,4つめの成果品です。Line社が開発した「japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft」をウィキブックの内容をもとに中学、高校範囲にてファインチューニングを行いました。
+それに加え、saldra/sakura_japanese_datasetでインストラクションチューニングを行いました。
 
 ## how to use 
 
 ```python
+#pip install transformer
+#pip install pipline
+#pip install protobu
+#pip install accelerate
+#pip install sentencepiece
+#pip install torch
+
+#以上6つをピップインストールしてください。
+
 import torch
 from transformers import AutoModelForSequenceClassification
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline #transformerとtorchがインストールされていることを前提とします。
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline 
 
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrainedmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instant_sft")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instant_sft")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrainedmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instruction")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instruction")
 
 generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)