diff --git a/README_JA.md b/README_JA.md
index a955213..7663d97 100644
--- a/README_JA.md
+++ b/README_JA.md
@@ -608,7 +608,7 @@ BF16、Int8、および Int4 のモデルを使用して 2048 を生成する際
 ### 使用方法
 現在、公式のトレーニングスクリプト `finetune.py` を提供しています。さらに、finetune.pyのシェルスクリプトを提供し、finetune.pyを実行することで、finetune.pyを起動することができる。さらに、安心してファインチューニングを開始するためのシェルスクリプトも提供しています。このスクリプトは、[DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) (注意：これはpydanticの最新バージョンとコンフリクトする可能性があるので、`pydantic<2.0`にする必要があります) および [FSDP](https://engineering.fb.com/2021/07/15/open-source/fsdp/) を使用したトレーニングをサポートします。弊社が提供するシェル・スクリプトは DeepSpeed と Peft を使用するため、事前に DeepSpeed と Peft をインストールすることをお勧めします：
 ```bash
-pip install -r requirements_finetune.txt
+pip install "peft<0.8.0" deepspeed
 ```
 
 学習データを準備するには、すべてのサンプルをリストにまとめ、jsonファイルに保存する必要があります。各サンプルはidと会話リストで構成される辞書です。以下は1つのサンプルを含む単純なリストの例です：