tiny update

README.md

@@ -123,7 +123,7 @@
 | | ドメイン | ベースのLLM | 開発元 | ライセンス |
 |:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
 | [ELYZA-japanese-CodeLlama-7b](https://note.com/elyza/n/n5bce23d7c9c8)<br>([7b](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b), [7b-instruct](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct)) | コーディング | Code Llama<br>(**7b**) | ELYZA | Llama 2 Community License |
-| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | 物語生成 | GPT-J (**6b**) | インダストリアル・ドリーム[^5] | CreativeML OpenRAIL-M License |
+| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | 物語生成 | GPT-J (**6b**) | 個人 ([大曽根宏幸](https://scholar.google.co.jp/citations?user=6ID5K3oAAAAJ)) | CreativeML OpenRAIL-M License |
 | [NovelAI/genji-jp](https://huggingface.co/NovelAI/genji-jp) | 物語生成 | GPT-J (**6b**) | NovelAI | ？ |
 
 <a id="instruction-only-models"></a>
@@ -391,8 +391,6 @@ MT-Bench の前身である [vicuna-blog-eval](https://github.com/lm-sys/vicuna-
 
 [^4]: ○: HuggingFace の Model Hub にモデルがアップロードされており、`AutoModel.from_pretrained()` 等ですぐ読み込める。 △: Model Hub にはモデルがアップロードされていないが、HuggingFace (transformers, 旧 pytorch-transformers) の形式に対応している。✕: モデルがHuggingFaceに対応していない。
 
-[^5]: 実質的な開発者は代表を勤める大曽根宏幸氏 （[個人ページのリンク](https://soneo1127.github.io/)）で、[AI Buncho](https://bun-cho.work/) の運営も行っている
-
 [^6]: 様々な形態素解析器とサブワード化手法の組み合わせを試した研究である。全ての組み合わせのモデルを掲載するのは大変なので、ここでは実験で最も平均のタスク性能が高い Juman++ + BPE のモデルを代表として掲載している。
 
 [^7]: nlp-waseda/roberta-base-japanese 及び nlp-waseda/roberta-large-japanese はモデル入力の最大トークン長を128で事前学習しているが、nlp-waseda/roberta-large-japanese-seq512 は512で事前学習している

README_en.md

@@ -121,7 +121,7 @@ Please point out any errors on the [issues page](https://github.com/llm-jp/aweso
 | | Domain | Base Model | Developer | License |
 |:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
 | [ELYZA-japanese-CodeLlama-7b](https://note.com/elyza/n/n5bce23d7c9c8)<br>([7b](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b), [7b-instruct](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct)) | Coding | Code Llama<br>(**7b**) | ELYZA | Llama 2 Community License |
-| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | Storytelling | GPT-J (**6b**) | Industrial Dream[^5] | CreativeML OpenRAIL-M License |
+| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | Storytelling | GPT-J (**6b**) | Individual ([Hiroyuki Osone](https://scholar.google.co.jp/citations?user=6ID5K3oAAAAJ)) | CreativeML OpenRAIL-M License |
 | [NovelAI/genji-jp](https://huggingface.co/NovelAI/genji-jp) | Storytelling | GPT-J (**6b**) | NovelAI | ？ |
 
 <a id="instruction-only-models"></a>

README_fr.md

@@ -122,7 +122,7 @@ N'hésitez pas à signaler les erreurs sur la page [issues](https://github.com/l
 | | Domaine | Base du Model | Développeur | Licence |
 |:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
 | [ELYZA-japanese-CodeLlama-7b](https://note.com/elyza/n/n5bce23d7c9c8)<br>([7b](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b), [7b-instruct](https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct)) | Codage | Code Llama<br>(**7b**) | ELYZA | Llama 2 Community License |
-| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | Génération de récits | GPT-J (**6b**) | Industrial Dream[^5] | CreativeML OpenRAIL-M License |
+| [AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b](https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b) | Génération de récits | GPT-J (**6b**) | Individuel ([Hiroyuki Osone](https://scholar.google.co.jp/citations?user=6ID5K3oAAAAJ)) | CreativeML OpenRAIL-M License |
 | [NovelAI/genji-jp](https://huggingface.co/NovelAI/genji-jp) | Génération de récits | GPT-J (**6b**) | NovelAI | ？ |
 
 <a id="instruction-only-models"></a>
@@ -390,8 +390,6 @@ Si vous trouvez cette ressource utile, envisagez de la citer:
 
 [^4]: ○: Le modèle se trouve sur le Model Hub d'HuggingFace et peut être chargé avec la commande `AutoModel.from_pretrained()` . △: Le modèle ne se trouve pas sur le Model Hub mais peut être chargé manuellement avec la bibliothèque de transformateurs HuggingFace. ✕: Le modèle ne se charge pas avec HuggingFace.
 
-[^5]: Développement réalisé par [Hiroyuki Osone](https://soneo1127.github.io/) avec la coopération de [AI Buncho](https://bun-cho.work/).
-
 [^6]: Ce projet a mené des recherches d'évaluation sur l'analyse morphologique avant la tokenisation et a publié son modèle le plus performant, qui utilisait Juman++ et BPE.
 
 [^7]: nlp-waseda/roberta-base-japanese et nlp-waseda/roberta-large-japanese entrainé avec une longueur de context 128 token, mais nlp-waseda/roberta-large-japanese-seq512 étendu la longueur du contexte à 512.