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@@ -15,10 +15,14 @@ You can use LlamaCausalLM for model inference, which is the same as LLaMA/LLaMA-
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SPOILOR: Further finetuning is in progress, the current version is a work-in-progress, some knowledge may be biased and illusory due to structural changes. Will be updated very, very sooooooooooon.
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[在制品]
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这是 [通义千问 Qwen/Qwen-7B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat) 的 LLaMA 化版本，经过重新校准以适应原始的类似 LLaMA/LLaMA-2 的模型结构。
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您可以使用 LlamaCausalLM 进行模型推理，和 LLaMA/LLaMA-2 保持一致（分词器保持不变，因此加载时仍然需要允许外部代码，例如：`AutoTokenizer.from_pretrained(llama_model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)`）。
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剧透： 进一步的微调正在进行中，当前版本是一个正在进行的工作，一些知识可能由于结构变化而产生偏见和幻觉。 会更新，很快，非常非常非常快。
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SPOILOR: Further finetuning is in progress, the current version is a work-in-progress, some knowledge may be biased and illusory due to structural changes. Will be updated very, very sooooooooooon.
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PROMPT FORMAT: [chatml](https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md)
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[在制品]
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这是 [通义千问 Qwen/Qwen-7B-Chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat) 的 LLaMA 化版本，经过重新校准以适应原始的类似 LLaMA/LLaMA-2 的模型结构。
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您可以使用 LlamaCausalLM 进行模型推理，和 LLaMA/LLaMA-2 保持一致（分词器保持不变，因此加载时仍然需要允许外部代码，例如：`AutoTokenizer.from_pretrained(llama_model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)`）。
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剧透： 进一步的微调正在进行中，当前版本是一个正在进行的工作，一些知识可能由于结构变化而产生偏见和幻觉。 会更新，很快，非常非常非常快。
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PROMPT 格式: [chatml](https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md)
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