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@@ -20,7 +20,7 @@ datasets:
 - **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b
 
 このモデルは日本語タスクに特化し、指示に基づく応答を行うためにファインチューニングされたLLM用アダプタです。  
-`llm-jp/llm-jp-3-13b`をベースモデルとして、ichikara-instructionデータとELYZA-tasks-100を用いて微調整を行っています。
+`llm-jp/llm-jp-3-13b`をベースモデルとして、ichikara-instructionデータとELYZA-tasks-100を用いてFine-tuningを行っています。
 
 This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
@@ -166,7 +166,7 @@ elyzatasks100:
 }
 
 ## 謝辞
-本モデルは、松尾・岩澤研究室が提供する「大規模言語モデル Deep Learning 応用講座」（2024）の最終課題、およびLLM開発コンペティションの提出物です。
+本モデルならびにコードは、松尾・岩澤研究室が提供する[「大規模言語モデル Deep Learning 応用講座」（2024）](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model/)の最終課題、およびLLM開発コンペティションの提出物です。
 
 運営・講師の皆さま、このような貴重な学びの場を提供していただき、本当にありがとうございました。講義や実践的な課題を通じて、LLMの基礎から応用までを体系的に学ぶ機会をいただきました。
 この経験を糧に、さらなる研究・開発に励んでまいります。