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@@ -50,6 +50,46 @@ SampleCodeベース。
 
 コンテキスト長の設定がドンピシャだったのか（感）？？
 
+# Explanation
+このコードを簡単に説明すると、「AIをさらに賢くするために、既存のAIモデルを細かく調整して新しい用途に適応させる」という作業をGoogle Colab上で行うプログラムです。
+以下、文系営業向けにわかりやすく説明します。
+
+1. 何をしている？
+AIモデルを改良する作業をしています。具体的には、「日本語で指示を出すと、それに応じた回答を返すAI」を自社の用途に特化させている最中です。
+
+2. どんな準備をしている？
+必要なツールのインストール
+最初の部分で、「unsloth」という特別なAIツールや「PyTorch」というAIを動かすためのソフトを準備しています。これらは、AIを効率よく動かしたり、
+
+新しいことを学ばせるために必要です。
+
+4. モデルの読み込みと設定
+元になるAIを用意
+model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" というIDから、元のAIモデルを取り出しています。
+AIに新しい名前をつける
+新しく改良したAIに「llm-jp-3-13b-finetune-ex」という名前を付けています。
+
+5. AIに教える材料を準備
+データセットの加工
+AIに教えるためのデータ（例: 指示とその正しい回答）を「わかりやすい形」に整えています。AIが読みやすい形式にして、「これが入力、これが出力」という形で渡します。
+
+6. 訓練（AIを賢くするプロセス）
+訓練の設定
+AIを訓練するためのルールを細かく決めています。たとえば：
+どれくらいの速さで学ばせるか（学習率）
+どのくらいデータを使って練習するか（バッチサイズ、エポック数）
+実際に訓練
+用意したデータを使って、AIが「正しい回答を出せるように」練習させます。
+
+7. 訓練結果を確認
+訓練が終わった後のAIにいくつかテストをして、「ちゃんと賢くなったか？」をチェックしています。
+
+8. 改良したAIを保存
+改良したAIを特定の場所（インターネット上の「保管庫」）に保存して、いつでも再利用できるようにしています。
+文系営業向けポイント
+このコードは「AIの頭脳をさらに良くする手順」を書いたものです。営業に例えるなら、「AIモデル」は新人営業マンで、「データセット」は営業マニュアル、
+「訓練」はそのマニュアルをもとにロープレする過程にあたります。コードの目的は、この新人営業マンが特定のお客様のニーズに完璧に応えられるように教育することです。
+
 # Sample Use
 以下は、elyza-tasks-100-TV_0.jsonlの回答用モデルコードです！