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 <h4 align="center">
     <p>
-        <a href="https://huggingface.co/BAAI/AquilaChat2-7B/blob/main/README.md">English</a> 
+        <a href="https://huggingface.co/BAAI/Aquila2-70B/blob/main/README.md">English</a> 
         <b>简体中文</b> |
     </p>
 </h4>
 
 # 悟道·天鹰（Aquila2）
 
-我们开源了我们的 **Aquila2** 系列，现在包括基础语言模型 **Aquila2-7B** 和 **Aquila2-34B** ，对话模型 **AquilaChat2-7B** 和 **AquilaChat2-34B**，长文本对话模型**AquilaChat2-7B-16k** 和 **AquilaChat2-34B-16k**
+我们开源了我们的 **Aquila2** 系列，现在包括基础语言模型 **Aquila2-7B**，**Aquila2-34B** 和 **Aquila2-70B** ，对话模型 **AquilaChat2-7B**，**AquilaChat2-34B** 和**AquilaChat2-70B** ，长文本对话模型**AquilaChat2-7B-16k** 和 **AquilaChat2-34B-16k**
 
 悟道 · 天鹰 Aquila 模型的更多细节将在官方技术报告中呈现。请关注官方渠道更新。
 
-## 对话模型性能
-
-<br>
-<p align="center">
-    <img src="chat_metrics_CN.jpeg" width="1024"/>
-<p>
-<br>
-
-## 快速开始使用 AquilaChat2-7B
-
+## 快速开始使用
 
 ## 使用方式/How to use
 
 ### 1. 推理/Inference
 
 ```python
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 import torch
-device = torch.device("cuda")
-model_info = "BAAI/AquilaChat2-7B"
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import BitsAndBytesConfig
+
+model_info = "BAAI/Aquila2-70B"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
 model.eval()
-model.to(device)
 text = "请给出10个要到北京旅游的理由。"
 tokens = tokenizer.encode_plus(text)['input_ids']
 tokens = torch.tensor(tokens)[None,].to(device)
@@ -56,4 +47,4 @@ with torch.no_grad():
 
 ## 证书/License
 
-Aquila2系列开源模型使用 [智源Aquila系列模型许可协议](https://huggingface.co/BAAI/AquilaChat2-7B/blob/main/BAAI-Aquila-Model-License%20-Agreement.pdf)
+Aquila2系列开源模型使用 [智源Aquila系列模型许可协议](https://huggingface.co/BAAI/Aquila2-70B/blob/main/BAAI-Aquila-Model-License-Agreement.pdf)