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CHANGED
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@@ -10,7 +10,8 @@ datasets:
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pipeline_tag: text-generation
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* 2023.12.14更新：发布微调后的Qwen-14b的权重，微调后的模型能适应32k长度（约4万汉字）的中英问答，在多文档问答任务上提升非常显著，超过chatglm3-32k。
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# LongBench测试结果
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### LongBench的passage_retrieval_zh的评测结果
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| 模型 | 得分 (acc) |
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@@ -22,6 +23,7 @@ pipeline_tag: text-generation
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| 22 |
| CausalLM-14b | 0.086 |
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# Usage
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| 27 |
* 使用此模型时会自动设置 config.use_logn_attn=False、config.use_dynamic_ntk=True，会产生warning，不影响模型使用。
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@@ -36,6 +38,7 @@ response, history = model.chat(tokenizer, input_text, history=None)
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print(response)
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# 训练过程
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| 41 |
### 1.模型结构修改
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@@ -46,6 +49,7 @@ print(response)
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| 46 |
### 3.指令微调
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| 47 |
* 使用[yuyijiong/Long-Instruction-Chinese](https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/Long-Instruction-Chinese)数据，Qlora方法，对Qwen模型进行微调。
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| 50 |
# 问答例子
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| 51 |
* 模型支持中文和英文，支持长文本总结、多文档问答、长文本问答、多轮对话等任务。
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pipeline_tag: text-generation
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* 2023.12.14更新：发布微调后的Qwen-14b的权重，微调后的模型能适应32k长度（约4万汉字）的中英问答，在多文档问答任务上提升非常显著，超过chatglm3-32k。
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# LongBench测试结果
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### LongBench的passage_retrieval_zh的评测结果
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| 模型 | 得分 (acc) |
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| CausalLM-14b | 0.086 |
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# Usage
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* 使用此模型时会自动设置 config.use_logn_attn=False、config.use_dynamic_ntk=True，会产生warning，不影响模型使用。
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print(response)
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# 训练过程
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### 1.模型结构修改
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### 3.指令微调
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* 使用[yuyijiong/Long-Instruction-Chinese](https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/Long-Instruction-Chinese)数据，Qlora方法，对Qwen模型进行微调。
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# 问答例子
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* 模型支持中文和英文，支持长文本总结、多文档问答、长文本问答、多轮对话等任务。
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