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@@ -19,7 +19,7 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
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 ## **Model Card: Instruction-Tuned Base Model**
 ### **Model Overview**
-- **Model Name**: `llm-jp-3-13b-it`
+- **Model Name**: `llm-jp-3-13b-finetune`
 - **Description**: このモデルは、日本語対応の大規模言語モデル「llm-jp-3-13b」を基盤としており、指示に応答する形式でのInstruction Tuningが施されています。
 - **Base Model**: `llm-jp-3-13b`
 - **Fine-Tuning Objective**: 指示文（instruction）に対して適切な応答（response）を生成する能力を高めることを目的とした微調整。
@@ -76,12 +76,15 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 # モデルとトークナイザーのロード
-model_name = "your-hf-username/llm-jp-3-13b-it"
+model_name = "momo0729/llm-jp-3-13b-finetune"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 # 指示応答生成
 instruction = "次の文章を要約してください。"
-prompt = f"### 指示\n{instruction}\n### 回答\n"
+prompt = f"### 指示
+    {} ステップバイステップで考えて。深呼吸して考えてください。
+    ### 回答
+    {}"
 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
 # 出力結果