Update README.md

README.md

@@ -35,7 +35,7 @@ pip install unsloth
 pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
 ```
 
-2. 以下のようなPythonファイルをelyza_tasks_100_tv_exllamav2.pyとして作成します。また、elyza-tasks-100-TV_0.jsonlを同じディレクトリに配置します。
+2. 以下のようなPythonファイルをelyza_tasks_100_tv.pyとして作成します。また、elyza-tasks-100-TV_0.jsonlを同じディレクトリに配置します。
 ```
 from unsloth import FastLanguageModel
 import torch
@@ -70,7 +70,7 @@ with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
 
 # 推論
 results = []
-for dt in tqdm(data):
+for dt in tqdm(datasets):
   input = dt["input"]
 
   prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""
@@ -80,8 +80,9 @@ for dt in tqdm(data):
   outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 512, use_cache = True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
   prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]
 
-  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})
+  results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})
 
+# outputを保存
 with open(f"./output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
     for result in results:
         json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
@@ -92,5 +93,5 @@ with open(f"./output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
 3. 以下のように推論を実行します。推論が完了するとデフォルトでは実行ファイルと同じディレクトリのoutput.jsonlに回答が保存されます。
 
   ```bash
-  python elyza_tasks_100_tv_exllamav2.py
+  python elyza_tasks_100_tv.py
   ```