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 ### 数据集
 使用以下8个数据集
 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/636f54b95d2050767e4a6317/maYhXsWKddThOBRvU5HtZ.png)
-对Qwen1.5-7B-Chat进行微调并测试，结果显示，使用三个数据集微调后的模型在CEVAL和MMLU的评分上均有所提升，而且这个模型的表现优于使用八个数据集微调后的模型。
+对Qwen1.5-7B-Chat进行微调并测试，结果显示，微调后的模型在CEVAL和MMLU的评分上均有所提升。
 
 ### 基础模型：
 - https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
 
-### 3DataSets数据集：
-- https://huggingface.co/datasets/LooksJuicy/ruozhiba
-- https://huggingface.co/datasets/TigerResearch/sft_zh
-- https://huggingface.co/datasets/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
+
+### 训练工具
+https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
+
+### 测评方式：
+使用opencompass(https://github.com/open-compass/OpenCompass/ )， 测试工具基于CEval和MMLU对微调之后的模型和原始模型进行测试。</br>
+测试模型分别为：
+- Qwen1.5-7B-Chat  
+- Qwen1.5-7B-Chat-750Mb-lora,使用8DataSets数据集对Qwen1.5-7B-Chat模型进行sft方式lora微调
+
+### 测试机器
+8*A800
 
 ### 8DataSets数据集：
 大约750Mb的微调数据集
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 | 模型名称                 | CEVAL | MMLU |
 |------------------------ |-------|------|
 | Qwen1.5-7B-Chat         | 68.61 | 61.56 |
-| Qwen1.5-7B-Chat-sft-lora-3DataSets-1epoch | 71.75 | 62.43 |
-| Qwen1.5-7B-Chat-sft-lora-8DataSets-1epoch  | 71.36 | 61.78 |
+| Qwen1.5-7B-Chat-750Mb-lora  | 71.36 | 61.78 |
 
 ### License
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