📝 Update JP translation

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@@ -214,21 +214,21 @@ If you are interested in custom solutions with edge deployment, please contact [
 
 # LFM2-350M-ENJP-MT (日本語)
 
-[LFM2-350M](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M)モデルを基盤とし、このチェックポイントは短～中程度の入力に対する**日本語/英語の双方向翻訳**をほぼリアルタイムで行うよう最適化されています。
+[LFM2-350M](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M)モデルをベースに、本チェックポイントは短文から中程度の入力に対する **日本語/英語の双方向リアルタイム翻訳** 用にファインチューニングされています。
 
 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65d6b6c1a07ad79084a0d214/hhras0rRcBPnQWmHmU7dC.png)
 
-LFM2-350M-ENJP-MTは、その10倍以上のサイズのモデルと同等の翻訳品質を実現します。
+LFM2-350M-ENJP-MTは、サイズが10倍以上大きいモデルに匹敵する翻訳品質を実現します。
 
 ## 📊 翻訳品質
 
-以下はモデルが生成した翻訳例です。これらの例は、英語➡️日本語と日本語➡️英語の両方向におけるモデルの強みと典型的なスタイルを体感いただくことを目的としています。
+以下は本モデルが生成した翻訳例です。英語➡️日本語、日本語➡️英語の両方向における強みと典型的なスタイルを示しています。
 
-日常的な文章、技術的な説明、ビジネスコミュニケーション、ニュース報道など様々な分野のテキストを組み合わせていますので、異なる領域における性能を評価いただけます。
+日常文、技術的記述、ビジネス文書、報道などを含んでおり、さまざまな領域での性能を確認できます。
 
 ### 英語 ➡️ 日本語
 
-これらの例は、日本語への翻訳において、製品説明、技術的な文章、正式な説明文において本モデルの強みを示しています。
+これらの例は、日本語翻訳において、製品説明、技術文、形式的な解説での強みを示しています。
 
 <table>
   <colgroup>
@@ -267,7 +267,7 @@ LFM2-350M-ENJP-MTは、その10倍以上のサイズのモデルと同等の翻
 
 ### 日本語 ➡️ 英語
 
-これらの例は、ニュース報道、口語表現、ビジネス文脈において、英語への翻訳時にニュアンスを保持するモデルの能力を示しています。
+これらの例は、ニュース記事のニュアンス、口語表現、ビジネス文脈を保ちながら英語に翻訳できるモデルの能力を示しています。
 
 <table>
   <colgroup>
@@ -305,28 +305,30 @@ LFM2-350M-ENJP-MTは、その10倍以上のサイズのモデルと同等の翻
 </table>
 
 > [!NOTE]
-> 📝LFM2-350M-ENJP-MTは、強力な汎用英語⇔日本語翻訳をすぐに提供しますが、私たちの主な目標は、多用途でコミュニティが活用できる基盤モデルを提供することです。これは、最高クラスのタスク特化型翻訳システムを容易に構築できるように設計された基盤です。
-> 
-> あらゆる基盤モデルと同様に、成長の余地は残されています。特に以下の領域において：　　
-> 
-> - 技術・専門用語（医療、法律、工学）
-> - 新規固有名詞（新製品、ブランド、文化的参照）
-> - 業界・ドメイン・企業固有のニュアンス（EC、金融、社内用語）
-> 
-> これらはまさに、Liquid AIと開発者コミュニティによるファインチューニングで解決可能な課題です。本モデルは単なる最終形ではなく、現実のニーズに合わせたファインチューニング済み翻訳モデルの豊かなエコシステムを促進する触媒と位置付けています。
+> 📝 LFM2-350M-ENJP-MTは汎用的な英日翻訳において高い性能を発揮しますが、我々の主な目標は、コミュニティに力を与える柔軟な基盤モデルを提供することです。  
+> これは一流のタスク特化型翻訳システムを容易に構築できるよう設計された基盤です。
+>
+> すべての基盤モデルと同様に、成長の余地があります。特に以下のような場面です：
+> - 極端に長い文脈や専門的/文脈依存の翻訳  
+> - 専門分野の言語（医療、法律、工学）  
+> - 新しい固有名詞（新製品、ブランド、文化的参照）  
+> - 業界・分野・企業特有のニュアンス（EC、金融、社内用語）  
+>
+> これらはLiquid AIおよび開発者コミュニティによるファインチューニングで解決可能な課題です。  
+> 本モデルを最終到達点ではなく、実世界に即した多様な翻訳モデル群を生み出す触媒として位置付けています。
 
-## 📄モデル詳細
+## 📄 モデル詳細
 
-**生成パラメータ**: `temperature=0`で貪欲なデコードを使用す���ことを強く推奨します。
+**生成パラメータ**: `temperature=0`を指定した貪欲デコード（greedy decoding）の使用を強く推奨します。
 
-**システムプロンプト**: LFM2-ENJP-MT**には**、以下の2つのシステムプロンプトのいずれかが必要です:
-* 英語から日本語への翻訳には「Translate to Japanese.」
-* 日本語から英語への翻訳には「Translate to English.」
+**システムプロンプト**: LFM2-ENJP-MTは以下のいずれかのシステムプロンプトを必須とします:
+* 英語 → 日本語翻訳: `"Translate to Japanese."`
+* 日本語 → 英語翻訳: `"Translate to English."`
 
 > [!WARNING]
-> ⚠️ これらの2つのシステムプロンプトのいずれかがなければ、モデルは意図した通りに動作しません。
+> ⚠️ これらのシステムプロンプトがなければモデルは意図通りに動作しません。
 
-**チャットテンプレート**: LFM2-ENJP-MTは、以下のようなChatML風のチャットテンプレートを使用します:
+**チャットテンプレート**: LFM2-ENJP-MTは以下のようなChatML風テンプレートを使用します:
 ```
 <|startoftext|><|im_start|>system
 Translate to English.<|im_end|>
@@ -335,17 +337,17 @@ C. elegansとは何ですか？<|im_end|>
 <|im_start|>assistant
 What is C. elegans?<|im_end|>
 ```
-Hugging FaceのTransformersの専用関数[`.apply_chat_template()`](https://huggingface.co/docs/transformers/en/chat_templating#applychattemplate)を使用して自動的に適用できます。
+Hugging FaceのTransformersの専用関数[`.apply_chat_template()`](https://huggingface.co/docs/transformers/en/chat_templating#applychattemplate)を使えば自動で適用できます。
 
 > [!WARNING]
-> ⚠️ このモデルは単一のターンでの会話を対象としています。
+> ⚠️ 本モデルはシングルターン会話用に設計されています。
 
-## 🏃LFM2の実行方法
+## 🏃 LFM2の実行方法
 
-- Hugging Face: [LFM2-350M](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M)
-- llama.cpp: [LFM2-350M-ENJP-MT-GGUF](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MT-GGUF)
-- LEAP: [LEAPモデルライブラリ](https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-350m-enjp-mt)
+- Hugging Face: [LFM2-350M](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M)  
+- llama.cpp: [LFM2-350M-ENJP-MT-GGUF](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MT-GGUF)  
+- LEAP: [LEAP モデルライブラリ](https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-350m-enjp-mt)  
 
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