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@@ -59,7 +59,7 @@ from peft import PeftModel
 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 sys.path.append('..')
 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, device_map='auto')
-model = PeftModel.from_pretrained(model, "model/chatglm_fitness_lora")
+model = PeftModel.from_pretrained(model, "model/chatglm_fitness_lora")#"model/chatglm_fitness_lora"为您下载本项目压缩包后，解压后本地lora目录
 model = model.half().cuda()  # fp16
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
 sents = ['新冠肺炎怎么预防。\n答：']
@@ -124,12 +124,12 @@ import sys
 from peft import PeftModel
 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 sys.path.append('..')
-model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, device_map='auto')
-model = PeftModel.from_pretrained(model, "model/chatglm_fitness_lora") # lora文件保存目录
+model = AutoModel.from_pretrained("fb700/chatglm-fitness-RLHF", trust_remote_code=True, device_map='auto')#fb700/chatglm-fitness-RLHF为hg自动下载地址，如已经自行下载请替换
+#model = PeftModel.from_pretrained(model, "model/chatglm_fitness_lora") # lora文件保存目录
 model = model.half().quantize(4).cuda()  # int4
 #model = model.half().quantize(8).cuda()  # int8
 #model = model.half().cuda()  # fp16
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fb700/chatglm-fitness-RLHF", trust_remote_code=True)
 sents = ['新冠肺炎怎么预防。\n答：']
 for s in sents:
     response = model.chat(tokenizer, s, max_length=128, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
@@ -140,6 +140,6 @@ output:
 例四：优于chatglm-6b、chatglm2-6b和百川-7b等类似参数量模型的总结归纳能力
 问：请用简短的语言总结下面的文字：
 大语言模型是指能够生成、理解和处理自然语言的高度智能化的计算机模型。这些模型使用深度学习技术，尤其是循环神经网络（RNN）或变种，如长短期记忆（LSTM）或注意力机制（attention mechanism），从大规模文本语料库中进行训练。
-大语言模型的训练过程通常基于预测下一个单词或字符的任务。通过对大量文本数据进行训练，模型能够学习到语言的潜在��式、结构和语义含义。这使得大语言模型能够产生流畅、连贯的文本，回答问题，完成翻译任务，生成代码等。
+大语言模型的训练过程通常基于预测下一个单词或字符的任务。通过对大量文本数据进行训练，模型能够学习到语言的潜在表达式、结构和语义含义。这使得大语言模型能够产生流畅、连贯的文本，回答问题，完成翻译任务，生成代码等。
 答：大语言模型是一种使用深度学习技术训练的计算机模型，能够生成、理解和处理自然语言。通过训练大量文本数据，大语言模型能够产生流畅、连贯的文本，回答问题，完成翻译任务，生成代码等。
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