added WandB log links

README.md

@@ -15,7 +15,7 @@ We have extended the Mistral tokenizer to 120k tokens to improve Japanese effici
 
 This base model was created for use with [Shisa 7B](https://huggingface.co/augmxnt/shisa-7b-v1), our JA/EN fine-tuned model, but we provide it for the community as we believe the combination of strong performance and efficient bilingual tokenizer could be useful.
 
-Training took 2,400 A100-40 GPU hours on a single 16 x A100-40 machine with [DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) ZeRO-3.
+Training took 2,400 A100-40 GPU hours on a single 16 x A100-40 machine with [DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) ZeRO-3. ([WandB logs](https://wandb.ai/jondurbin/mistral-7b-ja-v0.2/runs/rj0lq5v3/overview))
 
 ## Performance
 This base model was able to attain class-leading Japanese performance in standardized benchmarks with significantly less additional pre-training than previously released models. We speculate this may be due to the use of a better-curated pre-training dataset, but ablations at even 2.5B additional JA tokens still showed very strong Japanese performance.
@@ -93,7 +93,7 @@ Mistralのトークン化器を12万トークンまで拡張し、日本語の
 
 このベースモデルは、[Shisa 7B](https://huggingface.co/augmxnt/shisa-7b-v1)、私たちのJA/ENファインチューニングモデル用に作成されましたが、強力なパフォーマンスと効率的なバイリンガルトークン化器の組み合わせが有用であると考え、コミュニティに提供しています。
 
-トレーニングには、16 x A100-40マシンで2,400 A100-40 GPU時間を使用し、[DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) ZeRO-3で行いました。
+トレーニングには、16 x A100-40マシンで2,400 A100-40 GPU時間を使用し、[DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) ZeRO-3で行いました。([WandB ログ](https://wandb.ai/jondurbin/mistral-7b-ja-v0.2/runs/rj0lq5v3/overview))
 
 ## パフォーマンス
 このベースモデルは、以前にリリースされたモデルよりもはるかに少ない追加事前トレーニングで、標準ベンチマークにおいて日本語性能の先頭を切ることができました。これは、より良くキュレーションされた事前トレーニングデータセットの使用によるものかもしれませんが、25億追加JAトークンでのアブレーションでも非常に強力な日本語パフォーマンスを示しました。