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 [WiNGPT](https://github.com/winninghealth/WiNGPT2) 是一个基于GPT的医疗垂直领域大模型，旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通，为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务，提高诊疗效率和医疗服务质量。
 
 
+## 更新日志
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+[2024/02/27] 新增 WiNGPT2 量化(int4)模型，[🤗WiNGPT2-7B-Chat-AWQ](https://huggingface.co/winninghealth/WiNGPT2-7B-Chat-AWQ) 和 [🤗WiNGPT2-14B-Chat-AWQ](https://huggingface.co/winninghealth/WiNGPT2-14B-Chat-AWQ)。
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+[2023/12/20] 新增用户微信群二维码，有效期到12月27日，扫码进群。
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+[2023/12/18] 发布卫宁健康医疗模型测评方案 WiNEval-MCKQuiz的评测结果。
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+[2023/12/12] 开源 WiNGPT2 14B模型权重: 🤗WiNGPT2-14B-Base 和 🤗WiNGPT2-14B-Chat。
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+[2023/11/02] 34B模型平台测试 和 欢迎加入微信讨论群
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+[2023/10/13] 更新一个简单的Chatbot示例，可以进行简单的多轮对话。
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+[2023/09/26] 开源 WiNGPT2 与7B模型权重: 🤗WiNGPT2-7B-Base 和 🤗WiNGPT2-7B-Chat。
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 ## 介绍
 
 WiNGPT（卫宁健康医疗语言大模型，以下简称WiNGPT）的研发和训练工作开始于2023年1月。
@@ -71,6 +88,7 @@ output = tokenizer.decode(outputs[0])
 response = output.replace(inputs, '')
 ## 输出结果：你好！今天我能为你做些什么？<|endoftext|>
 ```
+**推荐使用[vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)推理框架进行部署**
 
 ### 提示
 
@@ -84,7 +102,6 @@ WiNGPT2-7B-Chat使用了自定义的提示格式：
 "User: WiNGPT, 你好<|endoftext|>\n Assistant:你好！今天我能为你做些什么？<|endoftext|>\n User: 你是谁？<|endoftext|>\n Assistant:"
 ```
 
-解码时推荐使用repetition_penalty=1.1 [greedy search]
 ### 企业服务
 [13B模型平台测试(直接申请密钥)](https://wingpt.winning.com.cn/) 
 ## 训练数据