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 1. **商用利用**: 本モデルを商用目的で使用する場合、info@axcxept.com へのメール連絡を強く推奨します。これにより、モデルの応用や改善についての協力の機会が生まれる可能性があります。
 
 2. **クレジット表記**: 本モデルを使用または改変する際は、以下のようなクレジット表記を行うことを推奨します：
-   "This project utilizes HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Jp, a model based on Phi-3.5-mini-Instruct and fine-tuned by Axcxept co., ltd."
+   "This project utilizes HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common, a model based on Phi-3.5-mini-Instruct and fine-tuned by Axcxept co., ltd."
 
 3. **フィードバック**: モデルの使用経験に関するフィードバックを歓迎します。info@axcxept.com までご連絡ください。
 
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 1. **Commercial Use**: If you plan to use this model for commercial purposes, we strongly encourage you to inform us via email at info@axcxept.com. This allows for potential collaboration on model applications and improvements.
 
 2. **Attribution**: When using or adapting this model, we recommend providing attribution as follows:
-   "This project utilizes HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Jp, a model based on Phi-3.5-mini-Instruct and fine-tuned by Axcxept co., ltd."
+   "This project utilizes HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common, a model based on Phi-3.5-mini-Instruct and fine-tuned by Axcxept co., ltd."
 
 3. **Feedback**: We welcome any feedback on your experience with the model. Please feel free to email us at info@axcxept.com.
 
@@ -89,12 +89,12 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
 torch.random.manual_seed(0)
 
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    "microsoft/HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Jp", 
+    "HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common", 
     device_map="cuda", 
     torch_dtype="auto", 
     trust_remote_code=True, 
 )
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HODACHI/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common")
 
 messages = [
     {"role": "system", "content": "あなたは日本語能力が高い高度なAIです。特別な指示がない限り日本語で返答してください。"},