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@@ -248,10 +248,10 @@ response, history = model.chat(tokenizer, "Hi", history=None, generation_config=
 
 BF16 の精度と Int4 の量子化レベルの下で、それぞれ 2048 個と 8192 個のトークンを生成する平均推論速度(tokens/s)を測定しました。
 
-| Quantization | Speed (2048 tokens) | Speed (8192 tokens) |
-| -------------- | :-------------------: | :-------------------: |
-| BF16         |        30.34        |        29.32        |
-| Int4         |        43.56        |        33.92        |
+|  Quantization | Speed (2048 tokens) | Speed (8192 tokens) |
+| ------------- | :------------------:| :------------------:|
+|      BF16     | 30.34               | 29.32               |
+|      Int4     | 43.56               | 33.92               |
 
 詳細には、プロファイリングの設定は、1 コンテクストトークンで 8192 個の新しいトークンを生成しています。プロファイリングは、PyTorch 2.0.1 と CUDA 11.4 を搭載したシングル A100-SXM4-80G GPU で実行されました。推論速度は生成された 8192 個のトークンの平均値となります。