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@@ -11,11 +11,11 @@ LLAMA-3.1系列模型于2024年7月24日发布，是Meta公司迄今为止规模
 
 #### 模型特点
 
-基础模型：基于开源的llama3.1-8b-instruct，这是一个经过指令微调的大型语言模型。
+基础模型：基于开源的llama3.1-8b-instruct，这是一个经过指令微调的大型语言基础模型。
 
-中文优化：通过大量中文数据集进行微调，提升模型在中文处理上的表现。
+指令微调：通过大量高质量中文数据集进行指令微调，提升模型在中文处理上的表现。
 
-DPO训练：采用直接偏好对齐技术，进一步优化模型在特定任务上的性能。
+DPO对齐：采用直接偏好对齐技术，进一步优化模型在特定任务上的性能。
 
  
 
@@ -35,16 +35,16 @@ cd llama-3.1-chinese-8b-it-dpo
 
 C-Eval 是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了大量的多项选择题，涵盖了人文、社科、理工以及其他专业四个大方向，包括52个不同的学科和四个难度级别。
 
-| C-Eval     | Average | Average(hard) | STEM | Social Sciences | Humanities | Other |
-| ---------- | ------- | ------------- | ---- | --------------- | ---------- | ----- |
+| C-Eval | Average | Average(hard) | STEM | Social Sciences | Humanities | Other |
+| ------ | ------- | ------------- | ---- | --------------- | ---------- | ----- |
 | 原生LLaMA3.1模型 | 24.1    | 23.5          | 23.9 | 25.3            | 24.6       | 22.7  |
 | 我们的LLaMA3.1模型 | 44.7    | 32.9          | 41.8 | 52.7            | 42.0       | 44.5  |
 
 #### Cmmlu
 CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学,以及需要生活常识的中国驾驶规则等。
 
-| CMMLU      | Average | STEM  | Social Sciences | Humanities | Other |
-| ---------- | ------- | ----- | --------------- | ---------- | ----- |
+| CMMLU  | Average | STEM  | Social Sciences | Humanities | Other |
+| ------ | ------- | ----- | --------------- | ---------- | ----- |
 | 原生LLaMA3.1模型 | 25.3    | 26.04 | 25.19           | 25.79      | 25.26 |
 | 我们的LLaMA3.1模型 | 46.54   | 39.31 | 47.21           | 47.41      | 51.34 |
 
@@ -73,18 +73,3 @@ DPO数据集：
 
  
 
-Sft图像：
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-![img](README.assets/clip_image002.gif)
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-![img](README.assets/clip_image004.gif)
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-Dpo：
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-Training loss:
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-![img](README.assets/clip_image006.gif)
-
-Training rewards:  
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-![img](README.assets/clip_image008.gif)