diff --git a/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md b/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md
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-前回のレッスンで、生成 AI がどのようにして進化し、大規模言語モデル（LLM）がどう機能するのか、そしてスタートアップがそれらを自分たちの用途に応用し、成長させることができるかを見てきました。この章では、様々な大規模言語モデル（LLM）を比較し、それぞれの利点と欠点を理解することに焦点を当てます。
+前回のレッスンで、生成 AI がどのようにして進化し、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するのか、そしてスタートアップがそれらを自分たちの目的に対して、どのように適用し成長させることができるかを見てきました。この章では、様々な大規模言語モデル（LLM）を比較し、それぞれの利点と欠点を理解していきます。
 
 スタートアップが次に進むべきステップは、大規模言語モデル（LLM）の現在の状況を調査し、自社のニーズに適したものが何かを理解することです。
 
 ## はじめに
 
-このレッスンでは以下の内容を扱います:  
+このレッスンでは、下記の内容について説明します。
 
 - いま存在する様々な種類の LLM（大規模言語モデル）について学ぶ
 - Azure で用途に応じて異なる AI モデルを選択しテスト、反復作業、及び比較を行う
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 ## 学習目標
 
-このレッスンを完了した後、以下のことができるようになります：
+このレッスンを修了すると、下記を理解できます：
 
 - ユースケースに適したモデルを選択する
 - モデルのパフォーマンスをテストし、反復し、そして改善する方法を理解する