モデルに関する注意書きをaboutからsubmitタブに変更

src/about.py

@@ -223,10 +223,6 @@ To reproduce our results, please follow the instructions of the evalution tool,
 ## Average Score Calculation
 The calculation of the average score (AVG) includes only the scores of datasets marked with a ⭐.
 
-### Note about large models
-Currently, we support models up to 70B parameters. However, we are working on infrastructure improvements to accommodate larger models (70B+) in the near future. Stay tuned for updates!
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 """
 
 LLM_BENCHMARKS_TEXT_JA = """
@@ -313,9 +309,6 @@ LLM_BENCHMARKS_TEXT_JA = """
 ## 平均スコアの計算について
 平均スコア (AVG) の計算には、⭐マークのついたスコアのみが含まれます
 
-### 大規模モデルに関する注意
-現在、70Bパラメータまでのモデルをサポートしています。より大規模なモデル（70Bよりも大きいもの）については、インフラストラクチャの改善を進めており、近い将来対応予定です。続報をお待ちください！
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 """
 
 
@@ -342,6 +335,9 @@ When we add extra information about models to the leaderboard, it will be automa
 ### 5. Select Appropriate Precision
 The "auto" option supports fp16, fp32, and bf16 precisions. If your model uses any other precision format, please select the appropriate option.
 If auto is specified, precision in config.json is automatically selected.
+### Note about large models
+Currently, we support models up to 70B parameters. However, we are working on infrastructure improvements to accommodate larger models (70B+) in the near future. Stay tuned for updates!
+
 """
 EVALUATION_QUEUE_TEXT_JA = """
 ## モデル提出前の最初のステップ
@@ -370,6 +366,10 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your model name", revision=revision)
 ### 5. 適切なPrecisionの選択
 "auto"オプションはfp16、fp32、bf16のprecisionに対応しています。これら以外のprecisionを使用している場合は、適切なオプションを選択してください。
 また、autoを指定した場合、config.jsonのprecisionが自動的に選択されます。
+
+### 大規模モデルに関する注意
+現在、70Bパラメータまでのモデルをサポートしています。より大規模なモデル（70Bよりも大きいもの）については、インフラストラクチャの改善を進めており、近い将来対応予定です。続報をお待ちください！
+
 """
 
 BOTTOM_LOGO = """