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@@ -63,11 +63,16 @@ tokens = model.generate(
 out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
 print(out)
 ```
+## ベンチマーク方法
+
+LLaMa3が不安定のため、今回のスコアはGemini環境で新モデルのベンチマーク3回分の平均点からクジラのベンチマーク3回分の平均点を割って出した倍率をクジラのスコアである3.8にかけて出したものとなります。
+
 
 ## 謝辞
+
 助言を与えてくださったすべての皆様に感謝します。
 また、元モデルの開発者の皆様にも感謝を申し上げます。
-このモデルを作成するために計算資源を貸してくれた[witness氏](https://x.com/i_witnessed_it)と[Meta Data Lab](https://x.com/Metadatalab)に感謝を申し上げます
+このモデルを作成するために計算資源を貸してくれた[witness](https://x.com/i_witnessed_it)氏と[Meta Data Lab](https://x.com/Metadatalab)に感謝を申し上げます
 
 ## お願い