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@@ -19,6 +19,12 @@ base_model:
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使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).
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使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).
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在保留模型原有通用能力的前提下，使模型具备以下能力：
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1. 具有将文言文/古文翻译为现代文的能力, 以加强对于中医典籍的理解与使用.
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2. 具有向主流派别执业医生靠拢的临床诊断逻辑与推方能力, 可以理解输入的患者情况并进行判断与分析.
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3. 具有良好的中医知识问答能力, 可以针对中医领域的知识点进行全面且可靠的解答.
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4. 加强模型面向中医术语的基础nlp能力, 可以更好的赋能如中医命名实体识别, 关系抽取, 同义实体消岐, 拼写检查与纠错等通用功能.
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可选Instruction:
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