Update README.md

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-license: other
+license: mit
 base_model: calm2-7b
-tags:
-- llama-factory
-- freeze
-- generated_from_trainer
-model-index:
-- name: noberai-main-8
-  results: []
+datasets:
+- globis-university/aozorabunko-clean
 ---
 
-<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
-should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
 
-# noberai-main-8
+cyberAgent社の[calm2-7b](https://huggingface.co/calm2-7b) に対し、高品質なウェブ小説、青空文庫で構成されたおよそ3GBの厳選データセットでファインチューニングを施したモデルです。
+以下の指示チューニングを活用し、生成される小説の方向性を調節することができます。
 
-This model is a fine-tuned version of [calm2-7b](https://huggingface.co/calm2-7b) on the super-jeneri-beta dataset.
+    ###指示：\n\n[キーワード：異世界転移、ファンタジー、異世界、魔法、シリアス]\n\n###出力:\n
+または、小説の題名や作者の名前を指定することもできます。
 
-## Model description
+    ###指示:\n\n[作品名:ウェストミンスター寺院], [作者:アーヴィングワシントン]\n\n###出力:\n
 
-More information needed
+これらの指示は、各項目を空白にしても動作するように設計しています。少なくとも`[キーワード：]`とだけ書いておけば動作します。
 
-## Intended uses & limitations
+コンテキスト長2048
 
-More information needed
 
-## Training and evaluation data
 
-More information needed
 
-## Training procedure
 
-### Training hyperparameters
+# 免責事項
 
-The following hyperparameters were used during training:
-- learning_rate: 5e-05
-- train_batch_size: 8
-- eval_batch_size: 8
-- seed: 42
-- gradient_accumulation_steps: 16
-- total_train_batch_size: 128
-- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
-- lr_scheduler_type: cosine
-- lr_scheduler_warmup_steps: 50
-- num_epochs: 4.0
-- mixed_precision_training: Native AMP
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-### Training results
-
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-### Framework versions
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-- Transformers 4.38.2
-- Pytorch 2.2.0+cu121
-- Datasets 2.18.0
-- Tokenizers 0.15.2
+作者である私は、このモデルの使用によって起こったいかなる問題の責任も負いません。