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  ## 介绍
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- **Qwen-WisdomVast**是**以Qwen1.5-7B为底座**,使用 [DORA](https://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf) + [LORA+](https://arxiv.org/pdf/2402.12354.pdf) 的训练方法,在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型,**数学能力**相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了5.16%**,在**HumanEval**数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了12.8**,在**MBPP**数据集上**提升了11.6%**,在**BBH**数据集上**提升了12.44%**,全部评测表现见下表。
 
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  **Github:**[https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast](https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast)
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  ![DEMO](./images/image.png)
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  ## 评测表现
 
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  ## 介绍
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+ **Qwen-WisdomVast**是**以Qwen1.5-7B为底座**,使用 [DORA](https://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf) + [LORA+](https://arxiv.org/pdf/2402.12354.pdf) 的训练方法,在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型,**数学能力**相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了5.16%**,在**HumanEval**数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat**提升了12.8**,在**MBPP**数据集上**提升了11.6%**,在**BBH** 数据集上 **提升了12.44%** ,全部评测表现见下表。
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  **Github:**[https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast](https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast)
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  ![DEMO](./images/image.png)
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