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@@ -7,10 +7,10 @@ Honyaku-7b-v2 is an improved version of its predecessor. This model exhibits enh
 
 # Key Features & Limitation:
 
-Improved Multilingual Generation Accuracy: The model has increased precision in following multilingual generation tags.  
-Quality-Reflective Translation: The translation quality of Honyaku-7b is strongly influenced by the pre-training of the base model. Consequently, the quality of translation varies in proportion to the training volume of the original language model.  
-The primary purpose is to translate several hundreds to several thousand tokens. Due to the characteristics of the Base model, translation into Japanese is the most stable. 　　
-It has been fine-tuned up to 8k tokens, but based on the Base model's characteristics, it supports up to 4k tokens including the prompt.
+* Improved Multilingual Generation Accuracy: The model has increased precision in following multilingual generation tags.  
+* Quality-Reflective Translation: The translation quality of Honyaku-7b is strongly influenced by the pre-training of the base model. Consequently, the quality of translation varies in proportion to the training volume of the original language model.  
+* The primary purpose is to translate several hundreds to several thousand tokens. Due to the characteristics of the Base model, translation into Japanese is the most stable. 　　
+* It has been fine-tuned up to 8k tokens, but based on the Base model's characteristics, it supports up to 4k tokens including the prompt.
 
 # 概要：
 Honyaku-7b-v2は、前バージョンの改良版です。このモデルは、多言語生成タグへの追従精度が前バージョンと比較して向上しています。  
@@ -18,10 +18,10 @@ Honyaku-7b-v2は、前バージョンの改良版です。このモデルは、
 
 # 主な特徴と制限事項：
 
-多言語生成の精度向上： モデルは、多言語生成タグに対する追従の精度が向上しました。  
-翻訳品質の反映： Honyaku-7bの翻訳品質は、ベースモデルの事前学習に強く影響されます。翻訳品質は、元の言語モデルの学習量に比例して変わります。  
-数100～数1000 tokenの翻訳を主目的としています。Base modelの特徴から、日本語への翻訳が最も安定しています。
-8k tokenまでファインチューニングしていますが、Base modelの特徴からprompt含めて4k tokenにまで対応とします。  
+* 多言語生成の精度向上： モデルは、多言語生成タグに対する追従の精度が向上しました。  
+* 翻訳品質の反映： Honyaku-7bの翻訳品質は、ベースモデルの事前学習に強く影響されます。翻訳品質は、元の言語モデルの学習量に比例して変わります。  
+* 数100～数1000 tokenの翻訳を主目的としています。Base modelの特徴から、日本語への翻訳が最も安定しています。
+* 8k tokenまでファインチューニングしていますが、Base modelの特徴からprompt含めて4k tokenにまで対応とします。  
 
 **注意点：**