Update README.md

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@@ -23,7 +23,7 @@ datasets:
 ### **Trained On**
 
 -   **OS**: Ubuntu 20.04
--   **GPU**: H100 80GB x4
+-   **GPU**: H100 80GB 4ea
 -   **transformers**: v4.36.2
 
 ### **Dataset**
@@ -38,16 +38,15 @@ E.g.
 
 ```python
 text = """\
-### System:
 당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다.
 
-### User:
+### Instruction:
 대한민국의 수도는 어디야?
 
-### Assistant:
+### Response:
 대한민국의 수도는 서울입니다.
 
-### User:
+### Instruction:
 서울 인구는 총 몇 명이야?
 """
 ```
@@ -56,9 +55,9 @@ text = """\
 
 ### **Ko-LLM-Leaderboard**
 
-| Model                            | Average   | Ko-ARC    | Ko-HellaSwag | Ko-MMLU   | Ko-TruthfulQA | Ko-CommonGen V2 |
-| -------------------------------- | --------- | --------- | ------------ | --------- | ------------- | --------------- |
-| **DataVortexM-7B-Instruct-v0.1** | **39.81** | **34.13** | **42.35**    | **38.73** | **45.46**     | **38.37**       |
+| Model                                    | Average   | Ko-ARC    | Ko-HellaSwag | Ko-MMLU   | Ko-TruthfulQA | Ko-CommonGen V2 |
+| ---------------------------------------- | --------- | --------- | ------------ | --------- | ------------- | --------------- |
+| **Edentns/DataVortexM-7B-Instruct-v0.1** | **39.81** | **34.13** | **42.35**    | **38.73** | **45.46**     | **38.37**       |
 
 ## **Implementation Code**
 
@@ -70,8 +69,8 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
 device = "cuda" # the device to load the model onto
 
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DataVortexM-7B-Instruct-v0.1")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataVortexM-7B-Instruct-v0.1")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Edentns/DataVortexM-7B-Instruct-v0.1")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Edentns/DataVortexM-7B-Instruct-v0.1")
 
 messages = [
     {"role": "system", "content": "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다."},