Update README.md

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@@ -6,6 +6,13 @@ tags:
 
 ## 更新履歴 update history
 
+2024/09/24  
+- 8月8日にgemma-2-9b-itのToeknizerが更新されていたので作り直し(連続するタブの処理などわずかな変更が発生しているようです)
+- CPUでBF16化処理を実施(特定の場面で微妙に性能が向上しているかもしれません)
+- iMatrixファイルに日本語データを更に追加([imatrix-jpn-test](https://huggingface.co/dahara1/imatrix-jpn-test)で検証を実施)
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+<details>
+<summary>過去の更新履歴</summary>
 2024/07/20  
 llama.cppに不具合[llama : fix pre-tokenization of non-special added tokens #8228](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8228)が見つかり、Gemma2モデルは再変換が必要になり対応しました。HTMLタグの処理などが不正確になっていたとの事です。  
 A bug was found in llama.cpp [llama: fix pre-tokenization of non-special added tokens #8228](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8228), and the Gemma2 model needed to be reconverted. The problem was that HTML tags were not being processed correctly.  
@@ -14,13 +21,13 @@ A bug was found in llama.cpp [llama: fix pre-tokenization of non-special added t
 Simply reconverting it was not interesting, so I tried converting the output tensor and embedding to f16, which is said to have even greater accuracy in versions of 4 bits or more.  
 念の為、4bit版は従来の変換とf16タイプの変換の両方をアップロードしてあります。  
 Just to be on the safe side, I have uploaded both the 4-bit conventional conversion and the f16 conversion.  
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+</details>
 
 ## 本ggufモデルについて about this gguf model
 
-gemma-2-27b-itを日本語が多く含まれる重要度行列(iMatrix)を使って量子化したgguf版です。日本語対応能力が多めに保持されている事を期待していますが確かめる事はまだ出来ていません  
+gemma-2-27b-itを日本語が多く含まれる重要度行列(iMatrix)を使って量子化したgguf版です。日本語対応能力が多めに保持されている事を期待しています。
 This is a quantized gguf version of gemma-2-27b-it using an importance matrix (iMatrix) that contains many Japanese words.
-I hope it retains more Japanese support, but I can't be sure yet.  
+I hope it retains more Japanese support.
 
 gemma-2-27b-it-Q4_K_M.ggufは最近のCPU(Ryzen 9 7940HS Processor)であれば3トークン/秒程度の速度で実行する事が確認できています。  
 It has been confirmed that gemma-2-27b-it-Q4_K_M.gguf runs at about 3 tokens/second on a recent CPU (Ryzen 9 7940HS Processor).