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README.md

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 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | 金融分野における日本語 LLM の生成能力を測定するためのベンチマーク。 | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | 市場動向、時事問題、社会課題、ビジネストレンドなどの知識を問う問題が50題収録されている。 | ストックマーク |
 | <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | 日本語医療分野における LLM の評価用データセット。これまでに開発されてきた日本語の医療言語処理タスクを LLM ベンチマーク用にまとめている。 | NAIST ソーシャル・コンピューティング研究室 |
-| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | 日本語医療分野の LLM ベンチマーク。選択肢問題、機械翻訳、固有表現抽出、文書分類、文類似度計算の 5 種類、計 20 個のデータセットが収録されている（一部のデータセットは [JMMLU](#jmmlu) の医療分野問題や [JMed-LLM](#jmedllm) から借用されている）。また、JMedBench での評価を簡単に行うためのツール [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) が開発されている。 | NII 相澤研 |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | 日本語医療分野の LLM ベンチマーク。選択肢問題、機械翻訳、固有表現抽出、文書分類、文類似度計算の 5 種類、計 20 個のデータセットが収録されている（一部のデータセットは [JMMLU](#jmmlu) の医療分野問題や [JMED-LLM](#jmedllm) から借用されている）。また、JMedBench での評価を簡単に行うためのツール [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) が開発されている。 | NII 相澤研 |
 | [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | ワンコマンドで実行可能な医療分野に特化したLLMの日英能力評価プログラム。 | 個人 ([​助田一晟](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | 日本語 LLM のカスタマーサポートにおける性能を測定するためのデータセット。 | カラクリ |
 

en/README.md

@@ -437,7 +437,7 @@ Please point out any errors on the [issues page](https://github.com/llm-jp/aweso
 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | A benchmark for measuring the generation capabilities of Japanese LLMs in the financial domain. | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | The collection includes 50 questions that probe knowledge on topics such as market trends, current affairs, social issues, and business trends. | Stockmark |
 | <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | A dataset for evaluating LLMs in the Japanese medical domain. It compiles previously developed Japanese medical language processing tasks for LLM benchmarking. | NAIST Social Computing Lab. |
-| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | A benchmark for LLMs in the Japanese medical field. It includes 20 datasets in 5 types of tasks: multi-choice question-answering, machine translation, named entity recognition, document classification, and semantic textual similarity (some datasets are borrowed from [JMMLU](#jmmlu) and [JMed-LLM](#jmedllm)). A tool called [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) is developed to facilitate evaluation on JMedBench. | NII Aizawa Lab |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | A benchmark for LLMs in the Japanese medical field. It includes 20 datasets in 5 types of tasks: multi-choice question-answering, machine translation, named entity recognition, document classification, and semantic textual similarity (some datasets are borrowed from [JMMLU](#jmmlu) and [JMED-LLM](#jmedllm)). A tool called [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) is developed to facilitate evaluation on JMedBench. | NII Aizawa Lab |
 | [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | A benchmark for evaluating Japanese LLMs in the medical domain in both Japanese and English, executable by a single command. | Individual ([Issey Sukeda](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | A dataset for measuring performance of Japanese LLMs in customer support. | KARAKURI |
 

fr/README.md

@@ -438,7 +438,7 @@ N'hésitez pas à signaler les erreurs sur la page [issues](https://github.com/l
 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | Un benchmark pour mesurer les capacités de génération des LLM japonais dans le domaine financier. | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | La collection comprend 50 questions qui approfondissent les connaissances sur des sujets tels que les tendances du marché, l'actualité, les problèmes sociaux et les tendances commerciales. | Stockmark |
 | <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | Un ensemble de données pour évaluer les LLM dans le domaine médical japonais. Il compile des tâches de traitement du langage médical japonais développées précédemment pour le benchmarking des LLM. | NAIST Social Computing Lab. |
-| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | Un benchmark pour les LLM dans le domaine médical japonais. Il comprend 20 ensembles de données dans 5 types de tâches : questions-réponses à choix multiple, traduction automatique, reconnaissance d'entités nommées, classification de documents, et similarité textuelle sémantique (certains ensembles de données sont empruntés à [JMMLU](#jmmlu) et [JMed-LLM](#jmedllm)). Un outil appelé [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) est développé pour faciliter l'évaluation sur JMedBench. | NII Aizawa Lab |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | Un benchmark pour les LLM dans le domaine médical japonais. Il comprend 20 ensembles de données dans 5 types de tâches : questions-réponses à choix multiple, traduction automatique, reconnaissance d'entités nommées, classification de documents, et similarité textuelle sémantique (certains ensembles de données sont empruntés à [JMMLU](#jmmlu) et [JMED-LLM](#jmedllm)). Un outil appelé [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) est développé pour faciliter l'évaluation sur JMedBench. | NII Aizawa Lab |
 | [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | Un benchmark pour évaluer les LLM japonais dans le domaine médical en japonais et en anglais, exécutable par une seule commande. | Individuel ([Issey Sukeda](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | Un ensemble de données pour mesurer la performance des LLM japonais dans le support client. | KARAKURI |