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@@ -27,7 +27,7 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
 
 # トークナイザーの読み込み
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
-    "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
+    "asaoka/Llama-2-7b-hf-qlora-dolly15k-japanese",
 )
 
 # LoRAの読み込み
@@ -50,9 +50,15 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
 
 使用方法は，[「Google Colab で Llama-2-7B のQLoRA ファインチューニングを試す」](https://note.com/npaka/n/na7c631175111#f2af0e53-4ef3-4288-b152-6524f1b940a7)を参照しました．
 
-# トークナイザー
+# トークナイザーの日本語拡張
+
+## 1. 日本語専用のトークナイザーを学習
+
+トークナイザー学習は，[ce-lery/japanese-mistral-300m-base](https://huggingface.co/ce-lery/japanese-mistral-300m-base)を参照しました．
+
+## 2. 日本語専用トークナイザーと[meta-llama/Llama-2-7b-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)のトークナイザーをマージ
 
-- [meta-llama/Llama-2-7b-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)のトークナイザーをそのまま使用
+トークナイザーのマージは，[「日本語が話せるLlamaモデルをDIYする」](https://qiita.com/Taiyou2000/items/3229d320c252d6de33c7)を参照しました．
 
 # トレーニング方法