Update README.md

README.md

@@ -12,18 +12,21 @@ language:
 - ja
 ---
 
-LLM2024提出モデル
-実行方法
+# LLM2024提出モデル
 
-githubもしくはHuggingFaceのリポジトリより、以下のファイルをダウンロードしてください。
+# 実行方法
+
+## 1.githubもしくはHuggingFaceのリポジトリより、以下のファイルをダウンロードしてください。
 
 LLM2024_Model_Inference_fewshot2_20241217-L4.ipynb
 
 github: https://github.com/h-godai/llm/blob/main/LLM2024_env/LLM2024_Model_Inference_fewshot2_20241217-L4.ipynb
 
-「すべて実行」で、必要なファイルのインストールとダウンロードが行われ、カレントディレクトリに評価用のjsonlファイルが出力されます。
+## 2."ELYZA-task-100-TV.jsonl"をカレントディレクトリ以下にコピーしてください
+
+## 3.「すべて実行」で、必要なファイルのインストールとダウンロードが行われ、カレントディレクトリに評価用のjsonlファイルが出力されます。
 
-学習に使用したデータセット
+# 学習に使用したデータセット
 
 tengentoppa
 https://huggingface.co/datasets/DeL-TaiseiOzaki/Tengentoppa-sft-v1.0
@@ -206,7 +209,7 @@ fsg.load(f"{DataDir}/fewshot_prompt.json")
 # データセットの読み込み。
 # omnicampusの開発環境では、左にタスクのjsonlをドラッグアンドドロップしてから実行。
 datasets = []
-with open(f"{DataDir}/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
+with open(f"./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
     item = ""
     for line in f:
       line = line.strip()